Ученые из РФ и США представили ИИ, который в 100 раз ускоряет расчеты для создания новых материалов

Международная команда ученых из России и США совершила прорыв в области материаловедения, создав гибридную систему искусственного интеллекта, способную в сотни раз ускорить квантово-химические расчеты. Разработка, поддержанная Российским научным фондом, открывает путь к целенаправленному проектированию материалов с заранее заданными свойствами, сообщает РИА Новости.

Как пояснил один из авторов исследования, сотрудник Сколковского института науки и технологий Александр Шапеев, конечной целью подобных работ является мечта любого инженера – возможность теоретического поиска оптимального сплава для конкретного изделия на этапе проектирования, без многолетних эмпирических проб в лаборатории. Их исследование представляет собой важный шаг к реализации этой цели.

На протяжении последнего столетия научное сообщество стремилось к созданию методики, позволяющей точно предсказывать свойства сложных веществ и материалов, исходя лишь из фундаментальных свойств составляющих их атомов. Традиционные методы, такие как теория функционала плотности (DFT), работают на квантовом уровне и гарантируют высокую точность, просчитывая расположение атомов, силу химических связей и другие параметры. Однако для сложных молекул, таких как белки или полимеры, они требуют колоссальных вычислительных мощностей, что делает их применение крайне затруднительным.

В последние годы ученые искали способы ускорить эти процессы с помощью квантовых компьютеров или систем машинного обучения. Первые эксперименты с ИИ показали, что скорость расчетов может вырасти в сотни раз, но выявили и ключевую проблему: алгоритмы периодически допускали ошибки, жертвуя точностью ради скорости.

Команде под руководством Шапеева удалось найти элегантное решение. Они интегрировали искусственный интеллект не для полной замены классических вычислений, а в качестве «интеллектуального фильтра». Система машинного обучения анализирует задачу и резко сокращает количество возможных структур материала, которые затем с абсолютной точностью рассчитываются по проверенной методике DFT. Это позволило сохранить достоинства обоих подходов – скорость ИИ и точность традиционной физики.

Практическую эффективность метода исследователи продемонстрировали на примере расчета свойств трехкомпонентных металлических сплавов. Гибридная система справилась с этой задачей в 100 раз быстрее классического DFT-подхода, обеспечив при этом полностью идентичный и точный результат.

По мнению разработчиков, эта технология открывает новую эру в создании «материалов по заказу» – от сверхпрочных сплавов для авиации и уникальных катализаторов для промышленности до инновационных лекарств, свойства которых можно будет смоделировать и оптимизировать на компьютере, прежде чем приступить к их синтезу в лаборатории.

Ранее сообщалось, что Союзное государство готовится к освоению 10 трлн алмазов с другой планеты.