Машинное обучение помогло открыть новые кристаллы И многие из них оказались стабильны

Материаловеды из Калифорнийского университета Беркли использовали алгоритм, получивший название GNoME — он был обучен на бесплатной базе данных, содержащей 150 000 известных материалов. Используя эту информацию, система искусственного интеллекта предложила материалы, содержащие 2,2 миллиона новых кристаллов, из которых 380 тысяч оказались вполне стабильны.

Они подходят для синтеза в лаборатории, что расширяет диапазон известных стабильных материалов почти на порядок. Среди них может оказаться инновационный твердотельный электролит, или материал для солнечных батарей, или высокотемпературный сверхпроводник. Роботизированная лаборатория смогла синтезировать 41 материал из списка за 17 дней, что подтверждает дееспособность как модели ИИ, так и применяемых методов.

Лишь часть из 380 000 материалов можно синтезировать на практике — некоторые из них включают радиоактивные элементы, либо слишком дорогие и редкие компоненты, а другие требуют синтеза в экстремальных условиях, которые невозможно создать в лаборатории. Теперь ученые планируют заняться поиском интересных свойств у новых материалов и использованием ИИ для ускорения синтеза.

Здесь мы рассказываем, что такое искусственный интеллект и где он применяется: