Ученые МГУ научились точнее предсказывать свойства материалов по химическому составу
Новый метод позволяет оценивать характеристики соединений без данных об их кристаллической структуре.
Исследователи Центра ИИ МГУ предложили подход, который повышает точность предсказательного моделирования материалов. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.
Обычно для оценки свойств вещества нужно знать его кристаллическую структуру – расположение атомов в пространстве. Но для многих соединений структура заранее неизвестна, а ее определение требует больших вычислительных мощностей. Поэтому ученые сосредоточились на предсказании свойств только по формуле.
Чтобы повысить точность, авторы использовали перенос знаний между типами данных: обучали языковые модели с учетом сведений о структуре или сначала восстанавливали структуру по составу, а затем анализировали ее нейросетями. В 25 из 32 тестов новые модели показали лучшие результаты, чем прежние решения, а ошибка предсказания снизилась примерно на 15%.
Метод помогает точнее оценивать свойства веществ при отборе перспективных соединений для изучения.
