Может ли алгоритм придумать новый суперматериал раньше ученых?
Еще десять лет назад считалось, что кристаллические структуры с уверенностью предсказать невозможно. Поэтому ученые не могли рассчитать точную химическую формулу и условия, необходимые для получения соединения с требуемыми характеристиками. Сегодня им на помощь приходят алгоритмы машинного обучения. Они позволяют проводить моделирование экспериментов и перебора гигантского числа комбинаций до нахождения наиболее оптимального варианта, с которыми раньше не справились бы даже самые мощные суперкомпьютеры.
В этой лекции речь пойдет о задачах, которые решают химики с помощью современных алгоритмов машинного обучения. Например, созданию новых технологий часто препятствует то, что ученые пока не знают, как создать материал с требуемыми свойствами для реализации тех или иных функций. До недавнего времени такие задачи казались нерешаемыми.
Однако сегодня эволюционные алгоритмы позволяют достигать результатов, которые противоречат принципам, которые мы знаем со школьной скамьи. Благодаря им сейчас открывают соединения, которых еще десять лет назад не существовало. Так, например, стало возможным достижение давней мечты человечества — сверхпроводимости при комнатной температуре. Об этом и многом другом вы узнаете из лекции Артёма Оганова, кристаллографа и материаловеда, профессора Сколтеха.
Артём расскажет:
- как предсказать кристаллическую структуру вещества,
- на какие чудеса сегодня способны материаловеды и как методы ИИ приводят к открытию новых классов химических веществ,
- что делает химическое соединение стабильным,
- как систематизировать органические соединения,
- где применяются новые необычные материалы,
- есть ли магия в магических наночастицах.