Материалы будущего: от данных к самообучающимся открытиям

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается эволюция материаловедения, где искусственный интеллект, особенно мощные языковые модели, становится ключевым инструментом для ускорения исследований и перехода к полностью автоматизированным научным процессам.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Обзор развития материаловедения с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта для автономного поиска новых материалов.

Несмотря на традиционные ограничения в скорости и масштабе материаловедческих открытий, современная наука переживает трансформацию благодаря интеграции искусственного интеллекта. В статье ‘Materials Informatics: Emergence To Autonomous Discovery In The Age Of AI‘ рассматривается эволюция материаловедения, от фундаментальных основ до современных методов, основанных на машинном обучении и больших языковых моделях. Показано, что переход к автономным лабораториям и генеративным алгоритмам открывает новые горизонты в разработке материалов, позволяя выйти за рамки традиционных подходов. Возможно ли создание полностью самообучающихся систем, способных к поиску материалов с заданными свойствами без непосредственного участия человека?

Рассвет Материаловедения: От Эмпирики к Прогнозированию

Традиционно поиск новых материалов представляет собой длительный и дорогостоящий процесс, зачастую основанный на случайных открытиях. Исследователи годами синтезируют и тестируют различные соединения, надеясь на удачу, а не на предсказуемость. Этот эмпирический подход, хоть и приводил к важным инновациям, характеризуется низкой эффективностью и значительными финансовыми затратами. Отсутствие систематического метода прогнозирования свойств материалов приводило к тому, что многие перспективные соединения оставались неизученными, а время от идеи до практического применения растягивалось на десятилетия. Такой подход особенно критичен в контексте современных технологических вызовов, требующих материалов с заданными характеристиками, которые невозможно найти, полагаясь исключительно на случайность.

Инициатива Materials Genome, предпринятая в США, стала катализатором перехода к подходам, основанным на анализе данных, в области материаловедения. Признание огромного потенциала вычислительных методов позволило существенно ускорить процесс открытия и разработки новых материалов. Ранее, поиск оптимальных материалов часто опирался на случайные открытия и трудоемкие эксперименты, в то время как инициатива подчеркнула важность систематического анализа больших объемов данных и использования алгоритмов машинного обучения для предсказания свойств материалов и выявления перспективных кандидатов. Это привело к разработке новых баз данных, вычислительных инструментов и методологий, что в конечном итоге позволило значительно сократить время и затраты на создание материалов с заданными характеристиками, открывая путь к инновациям в различных отраслях промышленности.

В ранних работах, предпринятых такими исследователями, как Челкоуски и Филлипс, был заложен фундамент для систематизации материалов посредством количественных дескрипторов. Вместо эмпирического подхода, основанного на случайных открытиях, они предложили метод, позволяющий описывать свойства материалов с помощью набора измеримых параметров. Эти параметры, такие как атомный радиус, электроотрицательность и энергия ионизации, позволяли создавать “материальные профили”, которые можно было сравнивать и анализировать. Такой подход, по сути, превратил задачу поиска новых материалов в задачу оптимизации в многомерном пространстве, что значительно ускорило процесс и позволило предсказывать свойства материалов на основе их состава и структуры. Данные усилия стали важным шагом к созданию баз данных материалов и развитию вычислительных методов для материаловедения, предвосхитив эпоху материальной информатики.

Глубокое Обучение: Новый Инструмент в Арсенале Материаловеда

Глубокое обучение предоставляет мощные инструменты для моделирования сложного поведения материалов, позволяя предсказывать их свойства и ускорять циклы проектирования. В отличие от традиционных методов, требующих явного задания физических закономерностей, нейронные сети способны выявлять скрытые зависимости между структурой материала и его характеристиками, используя большие объемы данных. Это позволяет предсказывать такие параметры, как прочность, электропроводность, теплоемкость и другие, с высокой точностью. Ускорение циклов проектирования достигается за счет сокращения необходимости в дорогостоящих и трудоемких физических экспериментах и симуляциях, поскольку модели глубокого обучения могут быстро оценивать свойства новых материалов и оптимизировать их состав для заданных требований. Такой подход особенно эффективен при работе с материалами сложного состава и структуры, где аналитические решения затруднены или невозможны.

Байесовская оптимизация представляет собой эффективный метод исследования пространства материалов с целью выявления перспективных кандидатов при минимальном количестве экспериментальных исследований. В отличие от полного перебора или случайного поиска, этот подход использует вероятностную модель, обычно гауссовский процесс, для аппроксимации зависимости между составом материала и его свойствами. Алгоритм последовательно предлагает новые составы для исследования, балансируя между исследованием неизведанных областей пространства материалов и эксплуатацией областей, где уже наблюдались многообещающие результаты. Это достигается за счет использования функции приобретения, которая оценивает потенциальную полезность каждого нового эксперимента, учитывая как предсказанное значение свойства, так и неопределенность предсказания. Таким образом, байесовская оптимизация позволяет значительно сократить время и затраты на разработку новых материалов по сравнению с традиционными методами.

Работа Бхадешия продемонстрировала эффективность нелинейных нейронных сетей в моделировании материалов, в частности, для предсказания фазовой стабильности сталей. Его исследования показали, что такие сети способны улавливать сложные взаимосвязи между химическим составом, термодинамическими параметрами и микроструктурой, которые не могут быть адекватно описаны традиционными линейными моделями. Разработанные им алгоритмы, основанные на многослойных персептронах, позволили с высокой точностью предсказывать фазовые диаграммы и свойства сталей, что значительно ускорило процесс разработки новых материалов и оптимизации существующих. Этот подход стал основой для дальнейших исследований в области машинного обучения для материаловедения и привел к созданию специализированных программных пакетов для моделирования материалов.

Большие Языковые Модели: От Обработки Языка к Открытию Материалов

Первоначально разработанные для задач обработки естественного языка, большие языковые модели (БЯМ) всё чаще применяются в материаловедении, в частности, для решения задач обратного проектирования. Этот подход использует способность БЯМ к обучению на больших объемах данных и выявлению сложных взаимосвязей, что позволяет предсказывать свойства материалов на основе заданных критериев или, наоборот, определять состав материала, необходимый для достижения определенных характеристик. Применение БЯМ в материаловедении позволяет ускорить процесс открытия новых материалов и оптимизировать существующие, снижая потребность в дорогостоящих и трудоемких экспериментальных исследованиях и вычислительном моделировании ab initio.

Архитектуры, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и Physics-Informed Neural Networks (PINNs), значительно повышают эффективность больших языковых моделей (LLM) при решении задач материаловедения. RAG позволяет LLM использовать внешние базы знаний, а PINNs интегрируют физические законы непосредственно в архитектуру сети. Такой подход позволяет достигать коэффициента детерминации $R^2$ более 0.9 даже при работе с ограниченными объемами данных, что свидетельствует о высокой точности и надежности прогнозов, полученных с использованием этих гибридных моделей.

Сети Колмогорова-Арнольда (KANs) представляют собой подход к упрощению и повышению интерпретируемости моделей, используемых в рамках больших языковых моделей (LLM). В отличие от традиционных нейронных сетей, KANs строятся на основе функций, описывающих симметрии и преобразования в данных, что позволяет представлять сложные зависимости с меньшим количеством параметров. Этот подход обеспечивает возможность аналитического определения взаимосвязей между входными и выходными данными, облегчая понимание процесса принятия решений моделью и позволяя проводить более эффективную отладку и оптимизацию. В контексте LLM, интеграция KANs позволяет создавать более прозрачные и контролируемые модели, сохраняя при этом высокую точность предсказаний.

Исследования показывают высокую эффективность больших языковых моделей (LLM) в прогнозировании предела прочности на разрыв (UTS). Гибридная нейронная сеть, использующая векторные представления SteelBERT, достигает коэффициента детерминации $R^2$ в 0.858. Модель Deepseek-R1 демонстрирует аналогичные результаты, достигая значения $R^2$ равного 0.839. Отдельно, SteelBERT показывает коэффициент детерминации $R^2$ в 0.8256 с погрешностью ± 0.0196, что подтверждает стабильность и надежность данной модели в задачах прогнозирования механических свойств материалов.

При тестировании модели Gemini-2.5-Flash было установлено, что из 136 представленных наборов данных, 122 из них (около 89.7%) дали идентичные результаты в трех последовательных запусках. Данный показатель высокой согласованности свидетельствует о стабильности и надежности модели при повторных вычислениях и указывает на низкую степень случайных отклонений в ее работе. Согласованность является важным критерием для оценки применимости модели в задачах, требующих воспроизводимости результатов.

Будущее Материаловедения: Самообучающиеся Лаборатории и Ускоренное Открытие

Современные лаборатории автоматического управления объединяют в себе робототехнику, искусственный интеллект и экспериментальные методики, формируя замкнутые системы для открытия новых материалов. В таких системах роботы самостоятельно проводят синтез и анализ образцов, а алгоритмы искусственного интеллекта, обрабатывая полученные данные, определяют оптимальные параметры для следующего эксперимента. Этот итеративный процесс, лишенный необходимости в постоянном вмешательстве человека, позволяет значительно ускорить темпы исследований и открытий, а также исследовать гораздо большее количество комбинаций материалов, чем это возможно при традиционных подходах. Такая автоматизация не только повышает эффективность, но и снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором, открывая новые горизонты в материаловедении и позволяя создавать материалы с заданными, ранее недостижимыми свойствами.

В основе автоматизированных лабораторий лежит применение алгоритмов активного обучения и обучения с подкреплением, позволяющих существенно ускорить процесс открытия новых материалов. Эти алгоритмы не просто случайным образом варьируют параметры экспериментов, а активно анализируют полученные результаты и на их основе определяют наиболее перспективные направления дальнейших исследований. Алгоритмы активного обучения, в частности, самостоятельно выбирают, какие эксперименты провести, чтобы получить максимальный объем полезной информации, минимизируя при этом количество необходимых испытаний. Обучение с подкреплением, в свою очередь, позволяет системе «учиться на своих ошибках», постепенно оптимизируя процесс поиска материалов с заданными свойствами. Такой подход позволяет не только сократить время разработки новых материалов, но и открыть материалы с уникальными характеристиками, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах исследования.

В материаловедении будущего все большее значение приобретают многоагентные системы, позволяющие распределять экспериментальные задачи и вычислительные ресурсы для проведения исследований в масштабе, ранее недоступном. Такие системы состоят из множества автономных «агентов» — роботизированных установок, алгоритмов анализа данных и программного обеспечения — которые взаимодействуют друг с другом, обмениваясь информацией и координируя свои действия. Это позволяет значительно ускорить процесс открытия новых материалов, поскольку эксперименты проводятся параллельно на различных платформах, а полученные данные обрабатываются и анализируются в режиме реального времени. Подобный подход не только повышает эффективность исследований, но и позволяет решать задачи, требующие комбинации различных методов и техник, открывая путь к созданию материалов с уникальными и заранее заданными свойствами. В перспективе, такие системы смогут самостоятельно разрабатывать и оптимизировать материалы для конкретных применений, минимизируя роль человека в этом процессе.

Предстоящие достижения в области автоматизированных лабораторий обещают кардинально изменить облик материаловедения. Благодаря возможности проводить эксперименты в замкнутом цикле и оптимизировать их с помощью алгоритмов машинного обучения, сроки разработки новых материалов могут быть значительно сокращены. Это открывает перспективы для создания веществ с уникальными, ранее недостижимыми свойствами, которые найдут применение в самых различных областях — от энергетики и медицины до электроники и космических технологий. Автоматизация не только ускоряет процесс открытия, но и позволяет исследовать гораздо большее количество комбинаций материалов и условий, расширяя горизонты научного поиска и стимулируя инновации в материаловедении.

Исследование эволюции материаловедения, представленное в данной работе, подчеркивает переход к автоматизированным исследовательским процессам. Без чёткого определения задачи, любое решение, как справедливо отмечал Игорь Тамм, — лишь шум. Он говорил: «В науке главное — это не количество экспериментальных данных, а их качественный анализ и понимание лежащих в основе физических принципов». Этот принцип особенно актуален в контексте использования больших языковых моделей. Автономные эксперименты, основанные на машинном обучении, требуют строгой логики и доказательной базы, а не просто успешной работы на тестовых данных. Истинная ценность заключается в способности алгоритма выявлять фундаментальные закономерности, обеспечивая тем самым достоверные и воспроизводимые результаты.

Что Дальше?

Представленный анализ эволюции материаловедческих информационных систем неизбежно приводит к вопросу о границах применимости текущих подходов. Не стоит обольщаться кажущейся всемогущестью больших языковых моделей. Элегантность алгоритма не измеряется количеством сгенерированных гипотез, а пределом его масштабируемости и асимптотической устойчивостью. Простое увеличение объёма данных не гарантирует появление истинного понимания — скорее, лишь усложняет задачу отделения сигнала от шума.

Ключевой проблемой остаётся верификация предложенных моделей. Автономные экспериментальные циклы, безусловно, представляют собой шаг вперёд, однако без строгой математической базы, подтверждающей корректность алгоритмов, они рискуют превратиться в бесконечный поиск в пространстве случайных комбинаций. Необходима разработка формальных методов, позволяющих доказать не только работоспособность, но и принципиальную корректность предложенных материалов.

Будущее материаловедения, вероятно, лежит в симбиозе искусственного интеллекта и фундаментальной теории. Алгоритмы должны не просто предсказывать свойства материалов, но и объяснять их, опираясь на установленные физические законы. Лишь в этом случае можно будет говорить о действительно автономном открытии, а не о статистической оптимизации, замаскированной под интеллект.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00742.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-05 06:13