Учёные научились "видеть" свойства материала ещё до его создания — метод ускорил расчёты в 100 раз

Российские и американские ученые представили технологию, которая может заметно изменить подход к созданию новых материалов. Разработка позволяет значительно ускорить и упростить вычисление свойств сложных молекул, избавляя исследователей от долгих лабораторных экспериментов. По сути, речь идет о возможности заранее определить характеристики материала еще до его физического создания.
Об этом сообщает информационное агентство РИА Новости.

Как работает новая система расчетов

Разработку представила команда под руководством Александра Шапеева из Сколковского института науки и технологий. По его словам, метод позволяет прогнозировать свойства материалов на основе их атомного строения, что особенно важно для областей, где эксперименты требуют больших затрат времени и ресурсов.

Ранее подбор оптимальных комбинаций компонентов занимал месяцы или годы. Теперь вычислительная модель дает возможность сразу определить, какая структура будет обладать нужными характеристиками, что меняет саму логику работы в материаловедении и смежных дисциплинах, включая исследования в области энергетических материалов.

Почему прежние методы были ограничены

До недавнего времени ученые опирались на высокопроизводительные вычислительные системы. Они хорошо справлялись с расчетами для небольших молекул, но оказывались малоэффективными при работе со сложными структурами — например, белками или лекарственными соединениями.

Рост числа возможных атомных конфигураций делал такие расчеты практически непосильными даже для суперкомпьютеров. Это создавало узкое место между теорией и практикой и тормозило внедрение новых материалов в промышленность и медицину.

Роль искусственного интеллекта в ускорении вычислений

В последние годы ученые все активнее изучают возможности квантовых вычислений и алгоритмов искусственного интеллекта. Эти технологии позволяют резко ускорить обработку данных, однако часто страдают от недостаточной точности.

Команда Александра Шапеева предложила подход, при котором искусственный интеллект используется для оптимизации самого процесса расчетов. Алгоритм отбрасывает заведомо неподходящие варианты и сосредотачивается только на перспективных структурах. Такой принцип уже применяется в ряде исследований, связанных с развитием квантовых вычислительных платформ.

Проверка метода на реальных сплавах

Для проверки предложенной методики ученые из России и США провели расчеты свойств сплавов, состоящих из трех металлов. Подобные системы считаются особенно сложными из-за большого количества возможных сочетаний атомов.

Результаты полностью совпали с ранее установленными экспериментальными данными. При этом скорость вычислений выросла примерно в 100 раз по сравнению с традиционными методами, что подтвердило практическую ценность подхода.

Где технология может быть востребована

Новая система расчетов может найти применение в медицине, строительстве и высокотехнологичной промышленности. Она способна ускорить разработку лекарственных препаратов, новых сплавов и функциональных материалов, снижая зависимость от дорогостоящих экспериментов.

Особенно перспективным считается использование метода в задачах, где важна высокая точность моделирования и быстрый перебор вариантов, например при создании материалов для энергетики и электроники.

Сравнение: классические расчеты и новый метод

Классические вычислительные подходы требуют огромных ресурсов и времени при работе со сложными молекулами. Новый метод сокращает количество рассматриваемых вариантов, сохраняя точность результатов. Это позволяет сделать расчет не вспомогательным, а ключевым этапом разработки материалов.

Плюсы и минусы новой методики

Новая технология обладает очевидными преимуществами, но требует дальнейшего развития.

К плюсам относятся:

• резкое ускорение вычислений;
• высокая точность прогнозов;
• снижение потребности в длительных экспериментах.

К ограничениям можно отнести:

• зависимость от качества обучающих данных для ИИ;
• необходимость проверки на более сложных молекулярных системах;
• постепенное внедрение в прикладные отрасли.

Советы по применению вычислительных методов

1. Использовать ИИ для предварительного отбора перспективных структур.

2. Сочетать вычислительные модели с экспериментальной верификацией.

3. Расширять область применения метода по мере накопления данных.

4. Учитывать ограничения алгоритмов при интерпретации результатов.

Популярные вопросы о новой системе расчетов

Может ли метод полностью заменить эксперименты

Нет, но он способен существенно сократить их объем и сделать исследования более точечными.

Подходит ли технология для фармацевтики

Да, особенно на этапе предварительного анализа свойств сложных молекул.

Насколько универсален этот подход

Метод уже доказал эффективность для сплавов и может быть адаптирован для других классов материалов.