|
Искусственный интеллект ускоряет разработку новых материалов
|
|
|
|
Искусственный интеллект (ИИ) ускоряет разработку новых материалов. Необходимым условием для ИИ в исследованиях материалов является широкомасштабное использование и обмен данными о материалах, чему способствует широкий международный стандарт. В рамках крупного международного сотрудничества теперь представлена расширенная версия стандарта OPTIMADE. Новые технологии в таких областях, как энергетика и экологичность, включая аккумуляторы, солнечные батареи, светодиодное освещение и биоразлагаемые материалы, требуют новых материалов. Многие исследователи по всему миру работают над созданием материалов, которых раньше не существовало. Но существуют серьезные проблемы при создании материалов с точными требуемыми свойствами, например, не содержащих вредных для окружающей среды веществ и в то же время достаточно прочных, чтобы не разрушаться.
|
|
|
|
"Сейчас мы наблюдаем бурное развитие, когда исследователи в области материаловедения перенимают методы искусственного интеллекта из других областей, а также разрабатывают свои собственные модели для использования в исследованиях материалов. Использование искусственного интеллекта для прогнозирования свойств различных материалов открывает совершенно новые возможности", - говорит Рикард Армьенто, доцент кафедры физики, химии и биологии (IFM) Линчепингского университета в Швеции. Сегодня на суперкомпьютерах выполняется множество сложных симуляций, описывающих движение электронов в материалах, что приводит к различным свойствам материала. Эти сложные вычисления позволяют получить большие объемы данных, которые могут быть использованы для обучения моделей машинного обучения. Эти модели искусственного интеллекта могут немедленно предсказать реакцию на новые расчеты, которые еще не были выполнены, и, как следствие, предсказать свойства новых материалов. Но для обучения моделей требуются огромные объемы данных. "Мы вступаем в эпоху, когда хотим обучать модели на основе всех существующих данных", - говорит Армьенто.
|
|
|
Данные, полученные в результате крупномасштабного моделирования, и общие данные о материалах собираются в больших базах данных. Со временем появилось множество таких баз данных, созданных различными исследовательскими группами и проектами, например, об изолированных островах в море. Они работают по-разному и часто используют свойства, которые определяются по-разному. "Исследователи в университетах или промышленности, которые хотят картографировать материалы в больших масштабах или хотят обучить модель искусственного интеллекта, должны извлекать информацию из этих баз данных. Поэтому необходим стандарт, чтобы пользователи могли взаимодействовать со всеми этими библиотеками данных и понимать получаемую информацию", - говорит Джан-Марко Риньянезе, профессор Института конденсированных сред и нанонаук в Уклувене, Бельгия.
|
|
|
|
Стандарт OPTIMADE (интеграция открытых баз данных для проектирования материалов) разрабатывался в течение последних восьми лет. За этим стандартом стоит крупная международная сеть, объединяющая более 30 учреждений по всему миру и крупные базы данных материалов в Европе и США. Цель состоит в том, чтобы упростить пользователям доступ как к ведущим, так и к менее известным базам данных материалов. В настоящее время выпущена новая версия стандарта, v1.2, которая описана в статье под названием "Разработки и применение OPTIMADE API для поиска материалов, проектирования и обмена данными", опубликованной в журнале Digital Discovery. Одним из самых больших изменений в новой версии является значительно расширенная возможность точного описания различных свойств материалов и других данных с использованием общепринятых, хорошо обоснованных определений.
|
|
|
|
Источник
|
