MIT разработал ИИ-инструмент, который помогает создавать принципиально новые материалы

Исследователи Массачусетского технологического института представили SCIGEN — генеративную модель нового поколения, способную не просто генерировать гипотетические материалы, а реально продвигать научные открытия в области материаловедения. Ранее алгоритмы в этой сфере в основном перерабатывали уже известные соединения, предлагая незначительные вариации. Достижение по-настоящему новых результатов по-прежнему требовало многолетнего труда.

SCIGEN преодолевает эти ограничения. Разработанный в MIT инструмент использует генеративную ИИ-модель, в которую встроены строгие геометрические и физико-химические рамки. Вместо случайной генерации вариантов, система вынуждает модель "думать" как инженер или химик — проверяя каждую предложенную структуру на стабильность и возможность синтеза ещё до передачи её исследователям.

Принцип работы SCIGEN следующий: модель генерирует миллионы потенциальных структур с заданными свойствами, а встроенные фильтры в реальном времени отсеивают всё, что противоречит законам химии и принципам устойчивости кристаллических решёток. В итоге остаются лишь единицы, подходящие для лабораторной верификации.

Результаты впечатляют: в первых экспериментах команда обработала миллионы виртуальных соединений, из которых несколько сотен были признаны перспективными. Два из них — TiPdBi и TiPbSb — удалось синтезировать в реальности, и их характеристики полностью совпали с прогнозами SCIGEN. Это редкий случай, когда ИИ не только предсказывает, но и подтверждает работоспособность материалов на практике.

Подобный подход способен кардинально ускорить разработку высокотехнологичных материалов — от новых аккумуляторов и сверхпроводников до сплавов с уникальной прочностью. То, на что раньше уходили годы и миллионы долларов, теперь может быть достигнуто за месяцы и в разы меньшими ресурсами.

Исследователи подчёркивают, что SCIGEN — это лишь начало. Он представляет собой первый шаг к созданию целого поколения инструментов, которые будут не находить материалы случайно, а проектировать их под заданные параметры. В перспективе учёные смогут вводить требования — например, сверхпроводимость при комнатной температуре — и получать список реальных кандидатов с возможностью синтеза и точными рекомендациями.