Создан ИИ, способный понимать трехмерную структуру кристаллов и предсказывать свойства материалов

Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) разработали модель искусственного интеллекта, которая анализирует трехмерное расположение атомов в кристаллах и связывает их структуру с физическими и химическими свойствами материалов. Разработка может ускорить поиск новых материалов для аккумуляторов, электроники и других технологий. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications.

Большинство существующих языковых моделей обучаются преимущественно на текстах научных публикаций. Однако свойства кристаллических материалов во многом определяются пространственным расположением атомов и характером связей между ними. Эти сведения обычно хранятся в специализированных базах данных, которые обычные языковые модели не могут полноценно интерпретировать.

Ученые MIT создали мультимодальную систему, объединяющую трехмерные атомные структуры с текстовыми описаниями материалов, включая их состав, свойства, особенности обработки и возможные области применения. В результате ИИ научился связывать геометрию кристаллической решетки с характеристиками материала и искать подходящие соединения по запросам, сформулированным на обычном языке.

В ходе испытаний исследователи попросили систему подобрать перспективные материалы для твердых электролитов литий-ионных аккумуляторов. Среди предложенных вариантов оказались соединения, которые ранее независимо определили как многообещающие кандидаты. При этом новая модель показала более высокую эффективность, чем системы, обученные исключительно на научных текстах.

Авторы работы сравнивают потенциальное значение разработки с системой AlphaFold, которая научилась предсказывать пространственную структуру белков и существенно ускорила биологические исследования. Ученые рассчитывают, что их подход позволит быстрее находить материалы с заданными свойствами, хотя новая система пока остается исследовательским инструментом.