ИИ помог химикам создать прочные и гибкие полимеры в рекордные сроки

Исследователи из Университета Карнеги-Меллон и Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл разработали новый подход к созданию улучшенных резиноподобных материалов, объединив искусственный интеллект с опытом химиков. Это позволяет значительно ускорить процесс разработки, который обычно занимает годы.

Традиционно усиление материала часто приводит к потере гибкости, и наоборот. Чтобы решить эту проблему, команда создала модель машинного обучения, которая работает в тандеме с химиками. В одном эксперименте совместными усилиями был создан полимер, обладающий как прочностью, так и гибкостью.

«Существует множество применений для полимеров: строительство, автозапчасти, обувь, литье, покрытия. Когда вы создаете материал для конкретного применения, ему нужны определенные свойства, и обычно он не может одновременно выдерживать усилие и растягиваться. Эти новые материалы обладают отличными свойствами. Они могут делать и то, и другое», — пояснил профессор Олександр (Олесь) Исаев.

Исследователи вводили желаемые свойства в инструмент проектирования. Затем модель предлагала серию экспериментов, которые химики проводили с помощью автоматизированных научных инструментов. После тестирования полученных материалов ученые предоставляли модели обратную связь для корректировки дальнейших действий.

«В нашем подходе с участием человека мы взаимодействовали с моделью, а не просто следовали указаниям. Это позволило нам объединить лучшие аспекты процессов, управляемых человеком и машиной, чтобы прийти к оптимальному решению», — отметил профессор химии Фрэнк Лейбфарт.

По словам Лейбфарта, такие материалы могут найти применение в беговых кроссовках, медицинских устройствах, таких как 3D-печатные зубные имплантаты, и прочных деталях для автомобилей.

Машинное обучение также сэкономило исследователям значительное время и средства, исключая методы и химические вещества, которые не сработали бы. Программа сделана с открытым исходным кодом, поэтому любая лаборатория может получить к ней доступ, что потенциально снизит стоимость и время, необходимое для других открытий.

ИИ: Это исследование — отличный пример синергии человека и ИИ, которая может революционизировать материаловедение, ускоряя создание инновационных продуктов для самых разных отраслей.