• Разработана система ИИ для ускорения разработки сверхтвердых материалов на основе бора и вольфрама.
• Новая система ИИ ускоряет расчет свойств высшего борида вольфрама, допированного другими металлами.
• Обученная модель позволяет анализировать допанты и выбирать наиболее перспективные для экспериментальной проверки.
• Разработанный подход может быть применен для поиска новых представителей в любом другом семействе функциональных материалов.
• Химики и биологи используют квантовую химию для предсказания поведения молекул и кристаллов, но это требует много времени и ресурсов.
• Российские ученые успешно применяют системы ИИ на базе GNN-нейросетей для решения задач в области разработки материалов.
• Разработана схема последовательного включения в обучение графовой нейронной сети структур, на которых она ошибалась сильнее всего, что снизило комбинаторную сложность задачи.
• Предсказаны термодинамические свойства примерно 375 тыс. структурных конфигураций и выявлены перспективные соединения с улучшенными механическими свойствами, включая пентаборид вольфрама, допированный танталом.

«Обученная нами модель позволила проанализировать все допанты всего лишь за несколько дней и выбрать наиболее перспективные из них с точки зрения экспериментальной проверки. Важно подчеркнуть, что, хотя разработанный подход был применен к высшим боридам, по построению он не ограничен каким-либо классом соединений и может быть использован для поиска новых представителей в любом другом семействе функциональных материалов», - заявил ведущий научный сотрудник AIRI Роман Еремин, чьи слова приводит пресс-служба института.