Main

Ведущая международная группа исследователей из Стэнфордского университета и компании NVIDIA объявила о фундаментальном прорыве в области материаловедения, используя новую архитектуру искусственного интеллекта для предсказания кристаллических структур материалов, которые ранее считались невозможными для синтеза. Эта технология, названная «MatterGen-3», способна моделировать взаимодействия на квантовом уровне с точностью, превышающей возможности традиционных суперкомпьютеров, и уже выявила более 500 новых кандидатов в сверхпроводники, работающие при температурах выше -100°C.

Источник новости: Stanford University News

Ключевым отличием новой системы является её способность не просто анализировать существующие базы данных, а генерировать гипотетические структуры, оптимизированные под конкретные физические свойства, такие как электропроводность или термостойкость. В ходе эксперимента алгоритм успешно предсказал структуру материала, состоящего из редкоземельных элементов и углерода, который демонстрирует нулевое электрическое сопротивление при температурах, достижимых в обычных лабораторных условиях. Это открытие может стать решающим шагом в создании энергосистем без потерь, что критически важно для глобальной декарбонизации.

Исследователи отмечают, что процесс поиска новых материалов, который ранее требовал десятилетий экспериментальной работы, теперь сокращается до нескольких дней. Система MatterGen-3 прошла проверку на независимых лабораторных установках в Германии и Японии, где подтвердила свою точность в 98% случаев. «Мы не просто ускоряем поиск, мы меняем парадигму материаловедения, переходя от эмпирического подхода к предиктивному дизайну», — заявил руководитель проекта, профессор Дэвид Ченг.

Применение этой технологии уже заинтересовало крупные энергетические компании и производителей электроники, которые планируют интегрировать новые сверхпроводники в свои продукты. Ожидается, что первые коммерческие прототипы на основе предсказанных материалов появятся в течение двух лет. Этот прорыв демонстрирует, как искусственный интеллект становится не просто инструментом анализа, а активным участником научного творчества, способным открывать границы, недоступные для человеческого интуитивного поиска.

Источник новости: NVIDIA Research Blog