Российский ИИ ускорил создание сверхтвердых материалов в разы

Обычно химики используют сложные квантово-химические методы для предсказания свойств материалов. Эти вычисления требуют огромных вычислительных мощностей и времени, поскольку сложность расчетов резко возрастает с добавлением каждого нового атома. Новая система на основе графовых нейросетей (GNN) решает проблему, анализируя только самые перспективные варианты.

Как пояснили разработчики, ИИ смог за несколько дней проанализировать 375 тысяч возможных структурных конфигураций и выделить среди них наиболее устойчивые. Лучшие результаты показал пентаборид вольфрама с добавлением тантала — эксперименты подтвердили, что этот материал обладает улучшенными механическими свойствами.

Метод не ограничен боридами и может применяться для поиска новых функциональных материалов любого типа.

Успешные испытания технологии уже проведены в лабораториях Томского политехнического университета.