Краткое содержание
Статья рассматривает, как искусственный интеллект (ИИ) может изменить процесс разработки новых материалов. С помощью трех моделей — MatterSim (предсказание свойств материалов), MatterGen (обратное генерирование структур) и MatEvolve (интеграция человеческого опыта) — ИИ решает вековые проблемы, связанные с огромным объемом возможных комбинаций элементов и медленностью расчетов при разработке материалов. Исследователи использовали ИИ для анализа более 200 тысяч вариантов материалов и пришли к выводу, что у диаманта при обычных условиях является максимальная теплопроводность среди всех известных твердых веществ. Также был создан замкнутый цикл от проектирования идеальных кристаллических структур до синтеза промышленно пригодных материалов, что позволяет перейти от случайного тестирования к точному выбору потенциально полезных вариантов. Это может привести к значительным экономическим выгодам.
Подробный анализ
#### 1. Проблемы разработки материалов
В чем заключались трудности при поиске новых материалов в прошлом?
- Экспоненциальное увеличение возможных комбинаций: В периодической таблице более 100 элементов, и количество возможных комбинаций для создания материалов растет в экспоненциальной прогрессии (например, для структуры из 10 атомов углерода существует больше стабильных форм, чем атомов во Вселенной).
- Медленные расчеты: Для определения свойств материалов необходимо решать упрощенную версию уравнений Шредингера, но для получения точных результатов требуется множество измерений, что занимает много времени.
Преимущества ИИ: подобно тому, как AlphaFold помог разгадать структуру белков, ИИ может эффективно справляться с этой проблемой, используя нейронные сети вместо традиционных алгоритмов, что ускоряет процесс в тысячи раз и позволяет переходить от случайного поиска к целенаправленному подбору.
#### 2. MatterSim: превращение процесса разработки материалов из метода проб и ошибок в точный выбор
MatterSim — это инструмент для предсказания свойств материалов, способный быстро и точно определять такие характеристики, как энергия, сила и теплопроводность.
- Революция в скорости расчетов: традиционные методы требуют недель для определения теплопроводности кристалла, в то время как MatterSim делает это за 30 секунд–несколько минут с приемлемой точностью.
- Анализ большого количества вариантов: Исследователи использовали эту модель для анализа более 200 тысяч материалов и пришли к нескольким важным выводам:
- Материалы с высокой теплопроводностью встречаются редко;
- Были обнаружены потенциально полезные материалы, такие как TaP и Tan, теплопроводность которых близка к теплопроводности диаманта;
- Диамант представляет собой максимальную теплопроводность среди известных твердых веществ при обычных условиях.
Этот вывод имеет огромное значение, поскольку для таких областей, как охлаждение чипов и аэрокосмическая промышленность, необходимо искать материалы с лучшими свойствами, чем у диаманта; его открытие позволяет сэкономить миллиарды долларов на исследованиях.
#### 3. MatterGen: обратное генерирование материалов
MatterGen позволяет создавать новые материалы на основе заданных характеристик.
- Мощные возможности: можно устанавливать различные ограничения:
- Ограничение по элементам (например, использование только углерода, кобальта, кислорода и лития для создания батарейных материалов);
- Ограничения по свойствам (например, создание магнитов с высокой плотностью без использования редких элементов);
- Ограничения по структуре (например, требование к четыреммерной кристаллической системе).
- Ограничения: в настоящее время модель может только интерполировать существующие данные, но не способна создавать полностью новые структуры.
#### 4. MatEvolve: переход от идеальных кристаллов к промышленно пригодным материалам
Предыдущие модели работают с идеальными кристаллами, но промышленные материалы часто имеют дефекты, примеси или требуют специальных процессов обработки. MatEvolve учитывает этот аспект:
- Интеграция человеческого опыта: модель использует знания химиков и научных стандартов при создании материалов.
- Замкнутый цикл разработки: с ее помощью был разработан и успешно синтезирован новый материал, что демонстрирует возможность применения ИИ в практической промышленности.
Преимущество этого подхода заключается в том, что не требуется значительных затрат на обучение модели; человеческий опыт может быть использован эффективно за сравнительно низкую цену, устраняя разрыв между теоретическими представлениями и практическим применением.
#### 5. Будущее лабораторий по разработке материалов
Через 10 лет лаборатории могут выглядеть так, как в научно-фантастических фильмах:
- Ученые будут просить ИИ разработать суперсплав для нового поколения брони;
- ИИ быстро предложит несколько вариантов материалов, которые затем будут проверены с помощью компьютерных моделей и экспериментов;
- Весь процесс будет в 100 раз быстрее и дешевле существующего.
Хотя количество возможных материалов велико (в отличие от фармацевтической промышленности), спрос на них высок (чипы, батареи, аэрокосмическая техника), что ускорит развитие этой отрасли благодаря ИИ.
Вывод
Искусственный интеллект позволяет перейти от случайного подбора материалов к точному проектированию на основе конкретных требований, экономя время и средства. Он также решает важные научные и практические проблемы (например, установление максимальной теплопроводности диаманта). В будущем ИИ может создавать любые необходимые нам материалы.