Поддержать

Инновации

Искусственный интеллект

Проектирование материалов с MatterGen

Иллюстративная стоковая фотография друзы природного кварца из Тибета как привычного примера кристалла.

Иллюстративная стоковая фотография друзы природного кварца из Тибета как привычного примера кристалла.

Фото: JJ Harrison, через Викисклад, лицензия Creative Commons «С указанием авторства, на тех же условиях» 2.5 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/). Страница файла: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Quartz,_Tibet.jpg

Искусственный интеллект Исследование

Что это

От кристаллов зависят многие технологии: аккумуляторы, магниты, катализаторы и материалы, которые улавливают углекислый газ. Найти новый кристалл с полезным свойством обычно значило проверять известные материалы один за другим. MatterGen, созданная в Microsoft Research, действует наоборот. Это диффузионная модель, то есть то же семейство искусственного интеллекта, которое используют генераторы изображений: она начинает со случайного расположения атомов и шаг за шагом доводит его до кристалла. Учиться ей пришлось на примерно 608 000 устойчивых кристаллических структур из двух открытых баз данных о материалах, Materials Project и Alexandria. После дополнительного обучения у неё можно запросить кристалл с определённым химическим составом, симметрией или свойством, например с заданным сопротивлением сжатию. Код и обучающие данные опубликованы в открытом доступе.

Почему это важно

Перебор известных материалов позволяет найти лишь то, что уже занесено в каталоги, и кандидаты рано или поздно кончаются. В блоге Microsoft Research сказано, что генеративная модель продолжала находить новые варианты очень трудно сжимаемых материалов, тогда как поиск по известным материалам исчерпал список. По данным статьи в Nature, по сравнению с прежними генеративными моделями кристаллы MatterGen более чем вдвое чаще оказываются новыми и устойчивыми, а по расположению атомов они более чем в десять раз ближе к ближайшему устойчивому состоянию с наименьшей энергией, что говорит о близости к устойчивой форме.

Как это читать

Главное число здесь даёт лабораторная проверка, ведь результаты расчётов остаются прогнозами. Исследователи попросили MatterGen предложить материал, сопротивляющийся сжатию с силой 200 гигапаскалей (гигапаскаль служит единицей давления). Тысячи компьютерных проектов отфильтровали до 75, и для изготовления исследователи выбрали четыре. Получился один: соединение тантала, хрома и кислорода. Испытание образца дало оценку до 169 гигапаскалей, что укладывается в 20 процентов от цели. Остальные результаты статьи, например об устойчивости, получены расчётом, поэтому именно лабораторная проверка показывает, как ведёт себя настоящий образец.

Ограничения

Удалось изготовить лишь один из четырёх выбранных проектов, и в настоящем материале атомы тантала и хрома оказались перемешаны случайно, тогда как в компьютерном проекте они стояли по порядку. Оценка в основном построена на расчётах, и авторы пишут, что для практического применения нужны не только такие проверки. Модель также чаще, чем обучающие данные, создаёт кристаллы с очень низкой симметрией, особенно крупные. Сами авторы называют опыт проверкой принципа.

Источники