Investigadores rusos han desarrollado un sistema de aprendizaje automático capaz de acelerar significativamente el desarrollo de nuevos materiales superduros basados en compuestos de boro y wolframio. Según informó el servicio de prensa del Instituto de Inteligencia Artificial AIRI, el nuevo modelo de IA permitió calcular en pocos días las propiedades de un gran número de variantes de boruro superior de wolframio dopado con diversos metales, y seleccionar los más prometedores.
El sistema creado no se limita a trabajar solo con boruros. También se puede aplicar a otras familias de materiales funcionales. Este enfoque permite realizar de forma rápida y eficaz la selección de estructuras para futuras investigaciones de laboratorio, evitando los largos y costosos cálculos químico-cuánticos que se utilizan tradicionalmente en química y ciencia de los materiales.
Junto con especialistas de Sber, la Universidad Politécnica de Tomsk y Skoltech, los científicos implementaron un modelo de red neuronal basado en redes neuronales de grafos (GNN). Estas redes representan las moléculas y los cristales como grafos matemáticos, lo que permite predecir con mayor precisión sus propiedades. El equipo utilizó un método de aprendizaje activo: en el conjunto de datos de entrenamiento se incluyeron solo aquellas estructuras en las que la red neuronal cometía los mayores errores. Esto redujo la complejidad computacional del problema y garantizó una alta calidad de las predicciones basadas en solo 200 estructuras de entrenamiento.
Como resultado, la red neuronal pudo evaluar las propiedades de unos 375 mil variantes de compuestos, y el pentaboruro de wolframio dopado con tantalio en una concentración del 20 al 60% resultó ser el más prometedor. La síntesis de este material en el laboratorio de la Universidad Politécnica de Tomsk confirmó sus propiedades mecánicas mejoradas, lo que se convirtió en una importante prueba de la eficacia de la aplicación de la IA en el desarrollo de nuevos materiales superduros.
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