Исследователи Массачусетского технологического института разработали систему CrysVCD, которая помогает создавать более устойчивые кристаллические материалы с помощью искусственного интеллекта. Метод учитывает правила химии, связанные с электронами вокруг атомов, еще до формирования структуры материала. Это позволяет сократить число непригодных вариантов, которые затем пришлось бы отсеивать с помощью затратных вычислений.
Современные модели способны за несколько минут предложить миллионы вариантов материалов, однако многие из них оказываются химически нестабильными. Проверка таких вариантов может занимать недели или месяцы и, по оценке авторов, требует до 90% вычислительных ресурсов при создании пригодных материалов. Результаты работы опубликованы в Nature Computational Science.
Новая схема объединяет языковую модель и модель диффузии. Сначала языковая модель формирует химически корректные формулы, после чего модель диффузии строит соответствующую атомную структуру кристалла. Такой подход можно подключать к различным системам генерации материалов, включая существующие и будущие модели.
В ходе испытаний CrysVCD позволила значительно повысить эффективность поиска устойчивых материалов по сравнению с методами, где проверка проводится уже после генерации. После настройки по показателям устойчивости система обеспечила 68% механически устойчивых кристаллических материалов и 85% метастабильных вариантов. Метастабильность означает способность материала сохранять устойчивое состояние при отсутствии внешнего воздействия.
Также исследователи получили кандидаты в материалы с высокой теплопроводностью и способностью легко поляризоваться в электрическом поле. Такие свойства важны для полупроводниковой отрасли и систем охлаждения центров обработки данных. По словам авторов, около 30% энергии, потребляемой центрами обработки данных, расходуется на охлаждение.
Метод лучше всего подходит для твердых материалов с упорядоченной внутренней структурой. Разработчики считают, что он позволит снизить затраты времени и вычислительных ресурсов как крупным проектам, так и небольшим научным группам. Исследование частично поддержали Министерство энергетики США, Национальный научный фонд США и Агентство по снижению угроз Министерства обороны США.