Российские учёные и промышленники хотят изменить сам принцип создания новых материалов. Вместо долгих экспериментов и перебора вариантов искусственный интеллект попробуют научить заранее рассчитывать нужные свойства вещества под конкретные задачи — например, для микроэлектроники, датчиков или электроники электромобилей. Совместный проект запускают «Норникель» и Институт общей и неорганической химии имени Н. С. Курнакова РАН.
Главная идея проекта — перейти от поиска новых химических веществ опытным путём к цифровому проектированию материалов с заранее заданными характеристиками. Основой системы станет большая база экспериментальных данных, которую ИОНХ РАН собирал десятилетиями.
Речь идёт о десятках тысяч измерений: химическом составе материалов, их кристаллической структуре, физико-химических и функциональных свойствах. Все эти данные планируют структурировать и использовать для машинного обучения.
На первом этапе исследователи хотят собрать не менее тысячи уникальных составов с полным набором характеристик. В проекте объединяются две ключевые компетенции:
- ИОНХ РАН отвечает за систематизацию и стандартизацию научных данных, формируя основу для цифрового материаловедения;
- «Норникель» предоставляет экспертизу в области искусственного интеллекта и работы с палладиевыми системами. В компании уже действует Центр палладиевых технологий, который занимается прогнозированием свойств материалов по их кристаллической структуре.
Главная задача платформы — создавать материалы под конкретные условия применения. Речь идёт не только о подборе существующих сплавов, но и о генерации новых составов с заранее заданными свойствами.
Особое внимание уделяют микроэлектронике. Сейчас мировая отрасль ежегодно использует около 250 тонн золота — в основном в контактных площадках и соединительных элементах. Золото ценится за устойчивость к коррозии и хорошую проводимость, однако остаётся очень дорогим материалом. Палладий рассматривают как возможную альтернативу в ряде задач, поскольку он дешевле и легче.
Особенно это важно на фоне миниатюризации современной электроники, где свойства материалов на наноуровне становятся критически важными. Разработчики рассчитывают, что ИИ-платформа сможет проектировать материалы сразу под конкретные сценарии использования — от серверных плат и силовой электроники электромобилей до промышленных датчиков для агрессивных сред.
