Ученые разработали ИИ для создания новых материалов
Международная команда ученых при участии НИУ ВШЭ разработала новый алгоритм машинного обучения Wyckoff Transformer для генерации симметричных кристаллов. Нейросеть позволит создавать материалы с желаемыми свойствами для полупроводников, солнечных батарей, медицинского оборудования и других высокотехнологичных областей. Ученые представят разработку 15 июля на ведущей конференции по машинному обучению ICML в Ванкувере. Препринт статьи опубликован на сайте arhiv.org, код и данные выложены под открытой лицензией.
Новые материалы — основа современных технологий, от электроники до медицины. Благодаря искусственному интеллекту время разработки новых материалов сократилось с десятков лет до нескольких месяцев. Однако перед учеными стоит задача не только быстро сгенерировать новое соединение, но и предсказать его свойства: будет ли материал проводить электричество, будет ли он прочным.
Свойства материала в первую очередь определяются внутренней симметрией кристаллов, из которых состоят почти все твердые материалы. Однако многие современные генеративные модели не учитывают симметрию напрямую.
Исследователи из НИУ ВШЭ, Национального университета Сингапура, Наньянского технологического университета и Университета Констрактер разработали новый алгоритм машинного обучения Wyckoff Transformer (WyFormer), который позволяет быстро генерировать новые материалы с заданной симметрией, предсказывать их стабильность и производительность.
В основе модели лежит представление кристалла через так называемые позиции Вайкоффа — математически строго определенные координаты, описывающие, где могут находиться атомы в соответствии с симметрией кристаллической решетки. Это дает возможность сжатого и универсального представления структуры.
«Представьте свое отражение в зеркале. Наше лицо симметрично, но на нем есть точки, состоящие из двух классов, например правый и левый глаз. А есть точки из одного класса — кончик носа. Если оперировать математическими терминами, то нос лежит на Вайкофф-позиции А, а глаз лежит на Вайкофф-позиции Б. То есть позиции Вайкоффа — это ключевые точки, которые задают симметрию и позволяют сказать, что в зеркале мы видим человеческое лицо», — объясняет Игнат Романов, соавтор работы, младший научный сотрудник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Новая модель обучена на открытой базе данных реальных материалов Materials Project. В основе ИИ — архитектура-трансформер, которая генерирует новые рецепты для создания кристаллов, автоматически следуя правилам симметрии.
«Существует бесконечное число вариантов того, как атомы могут соединяться друг с другом. Пытаться найти полезное соединение, придумать новые материалы без понимания правил их симметрии — все равно что собирать лего без инструкции. Конечно, иногда такое творчество приводит к интересным результатам, но чаще мы получаем нестабильные структуры, — рассказывает Никита Казеев, один из авторов работы, научный сотрудник Института умных функциональных материалов Национального университета Сингапура, выпускник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. — Наш алгоритм выучил все возможные инструкции к лего. Он знает, как сделать модель, которая не развалится, будет красивой и функциональной, или, возвращаясь от метафоры к материалам, какие существуют варианты симметрии, и может предсказывать свойства материала, даже не зная точного расположения атомов в ячейке».
По сравнению с другими моделями WyFormer показывает более высокую долю стабильных, уникальных структур, лучшую симметрию в сгенерированных кристаллах и на порядки более высокую скорость генерации.
В планах исследователей — применить модель, чтобы разработать на практике материалы для твердых электролитов и материалы с заданной теплопроводностью.
Романов Игнат Павлович
Вам также может быть интересно:
ВШЭ ищет новые идеи для ИИ-агентов: стартовал конкурс инициатив
Высшая школа экономики приглашает исследователей и преподавателей представить концепции новых цифровых продуктов на базе искусственного интеллекта. Лучшие проекты получат экспертную и технологическую поддержку. Заявки принимаются до 19 декабря.
В Вышке создан Институт робототехнических систем
Решение об этом принял Ученый совет НИУ ВШЭ. У нового института будет мощная фундаментальная база, он будет сотрудничать с другими профильными подразделениями, вовлекать студентов и аспирантов в исследования и разработки. К каким практическим результатам приведет работа института и как планируется организовать взаимодействие с его индустриальным партнером, «Вышке.Главное» рассказал первый проректор НИУ ВШЭ, директор Института статистических исследований и экономики знаний Леонид Гохберг.
Ученые обнаружили один из самых долгих случаев ковида
Международная группа исследователей при участии ученых из НИУ ВШЭ изучила необычный образец вируса SARS-CoV-2 у ВИЧ-положительной пациентки. Генетический анализ позволил выявить множественные мутации и установить, что вирус эволюционировал в организме на протяжении 2 лет. Это подтверждает теорию о том, что вирус способен годами оставаться в организме отдельных людей, постепенно накапливать мутации и затем выплескиваться в популяцию. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Cellular and Infection Microbiology.
НИУ ВШЭ стал лидером рейтинга вузов — участников программы «Приоритет-2030»
Министерство науки и высшего образования РФ опубликовало обновленный список участников программы «Приоритет-2030». Всего поддержку в этом году получат 106 университетов. Высшая школа экономики вошла в первую группу и возглавила рейтинг вузов.
Ученые НИУ ВШЭ нашли рецепт против выгорания студентов
Исследователи Института образования НИУ ВШЭ показали, сколько времени имеет смысл тратить на учебу, внеучебную активность и личную жизнь, чтобы поддерживать успеваемость в вузе без ущерба для ментального здоровья. Анализ ответов 2753 студентов и их реальных академических показателей выявил точки риска, например избыток домашних заданий, и точки роста: сон, спорт, умеренную вовлеченность в проекты. С учетом полученных результатов ученые подготовили практические рекомендации для студентов и университетов. Работа опубликована в European Journal of Education.
«У нас возникают эффекты перелива идей от фундаментальных проектов к прикладным и — обратные»
Созданная 11 лет назад Международная лаборатория экономики нематериальных активов (МЛЭНА) дала старт созданию институционализированных научных подразделений в пермском кампусе Вышки. Компетенции сотрудников лаборатории по обработке и анализу данных позволили им сочетать фундаментальные исследования и прикладные проекты, в том числе по разработке моделей рисков и кибербезопасности для Сбера. О деятельности МЛЭНА «Вышке.Главное» рассказали заведующий лабораторией профессор Петр Паршаков и старший научный сотрудник профессор Мария Молодчик.
«Сегодня мы живем в эпохе “рутинной новизны”»
В НИУ ВШЭ продолжается реализация стратегического технологического проекта (СТП) «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». Новостная служба «Вышка.Главное» рассказывает о том, как в систему прогнозирования вписываются культура и общественные ценности и как на них влияет искусственный интеллект.
Преподаватели Вышки награждены премией Yandex ML Prize 2025
Премия Yandex ML Prize вручается преподавателям и руководителям образовательных программ, благодаря которым в России развивается область искусственного интеллекта. В этом году лауреатами, отобранными из 300 соискателей, стали 10 человек, и среди них трое сотрудников факультета компьютерных наук (ФКН) Вышки. Также была вручена специальная награда «Зал славы» — за вклад в становление машинного обучения как образовательного направления. Одним из ее обладателей стал Дмитрий Ветров, профессор-исследователь ФКН ВШЭ.
Ученые ВШЭ показали, как с помощью МЭГ точнее картировать речь в мозге
Ученые из Центра языка и мозга ВШЭ показали, как точнее определять границы речевых зон в мозге. Для этого они использовали магнитоэнцефалографию (МЭГ) вместе с заданием на завершение предложений, которое активирует речевые области и показывает их работу в реальном времени. Такой подход поможет врачам лучше планировать операции и повысит точность диагностики в тех случаях, когда фМРТ не является оптимальным методом. Исследование опубликовано в журнале European Journal of Neuroscience.
НИУ ВШЭ представил новый инструмент для оценки потенциальных рисков для территорий
В Высшей школе экономики прошла презентация доклада по финансовым решениям для климатической адаптации в России. Учитывая, что, по оценкам, каждый градус повышения среднегодовой температуры может привести к негативному эффекту в размере до 3 трлн рублей ежегодно, меры по адаптации сейчас необходимы, считают эксперты. На презентации ученые НИУ ВШЭ представили цифровой инструмент, который позволяет построить климатический риск-профиль территорий.