Российский ИИ за считанные дни открывает новые сверхтвердые материалы — революция в науке

Российские ученые представили инновационную систему искусственного интеллекта, которая способна значительно ускорить процесс разработки сверхтвердых материалов. Новый алгоритм был создан совместно специалистами Института искусственного интеллекта AIRI, Сбера, Томского политехнического университета и "Сколтеха". Эта система анализирует свойства соединений бора и вольфрама, заменяя традиционные многолетние квантово-химические расчеты на эффективные и быстрые вычисления, которые занимают всего несколько дней.

Ранее химики сталкивались с серьезными трудностями при предсказании характеристик новых материалов, так как квантово-химические методы требуют огромных вычислительных ресурсов и времени. Сложность расчетов резко увеличивается с каждым дополнительным атомом в молекуле, что делает традиционный подход крайне длительным и затратным. Разработанный искусственный интеллект на базе графовых нейросетей позволил решить эту проблему, отбирая только самые перспективные структуры для дальнейшего исследования.

По словам разработчиков, новая система сумела проанализировать более трехсот семидесяти пяти тысяч вариантов структур за считанные дни и выявила наиболее устойчивые материалы. Особенно впечатляющие результаты были достигнуты при изучении пентаборида вольфрама с добавлением тантала. Лабораторные эксперименты подтвердили, что этот материал обладает улучшенными механическими свойствами, что открывает новые перспективы для создания сверхтвердых и износостойких покрытий.

Уникальность подхода заключается в том, что он не ограничивается только боридами, а может быть применен для поиска и разработки новых функциональных материалов любого типа. Это открывает широкие возможности для промышленности, медицины и других отраслей, где требуются материалы с особыми характеристиками.

Технология уже прошла успешные испытания в лабораториях Томского политехнического университета, где ученые смогли подтвердить теоретические прогнозы ИИ экспериментальными данными. Дальнейшее развитие и внедрение этой системы обещает революционизировать процесс создания новых материалов, значительно снижая сроки и затраты на исследования и разработки.