ИИ-модель ускоряет разработку материалов на основе дефектов

Исследователи из Южной Кореи представили модель глубокого обучения, которая за миллисекунды предсказывает стабильные конфигурации топологических дефектов в жидких кристаллах, заменяя часы традиционного компьютерного моделирования. Это открывает путь к быстрому созданию передовых оптических материалов.

Топологические дефекты — это стабильные несовершенства, возникающие при нарушении симметрии в упорядоченных системах. Они встречаются повсеместно, от крупномасштабной структуры Вселенной до повседневных материалов. Нематические жидкие кристаллы, молекулы которых могут свободно вращаться, оставаясь в общем выровненными, служат идеальной платформой для изучения этих дефектов.

Группа учёных под руководством профессора Чуннамского национального университета (Республика Корея) Джун-Хи На разработала метод, использующий трёхмерную U-Net архитектуру свёрточной нейронной сети. Модель напрямую связывает заданные граничные условия с итоговой равновесной структурой, предсказывая полное поле молекулярной ориентации, включая местоположение и форму дефектов.

Как отмечается в исследовании, опубликованном в журнале Small, обученная на данных традиционного моделирования сеть способна точно предсказывать новые, никогда не виденные конфигурации. Результаты совпадают как с симуляциями, так и с экспериментальными данными.

«Наш подход дополняет медленные симуляции быстрыми и надёжными предсказаниями, облегчая систематическое изучение режимов, богатых дефектами», — говорит профессор На.

Модель способна обрабатывать сложные сценарии, такие как топологические дефекты высшего порядка, где дефекты могут сливаться, разделяться или перестраиваться. Это позволяет исследователям быстро изучать обширные пространства параметров для обратного проектирования материалов.

Профессор На подчеркивает потенциал технологии: «Значительно сокращая процесс разработки материалов, проектирование на основе ИИ может ускорить создание умных материалов для применений — от голографических и VR/AR-дисплеев до адаптивных оптических систем и „умных“ окон, реагирующих на окружающую среду».

Интересный факт: Концепция топологических дефектов не ограничивается микроскопическим миром. Крупнейшим известным примером такого «дефекта» в космологии считается «Великий аттрактор» — гравитационная аномалия, влияющая на движение тысяч галактик, включая наш Млечный Путь.