Nature Reviews Materials: В поиске полимера будущего поможет ИИ

Нейлон, тефлон, кевлар — это лишь некоторые из полимеров, которые изменили мир. От сковородок с тефлоновым покрытием до 3D-печати — полимеры играют важную роль в создании систем, улучшающих нашу жизнь.

Исследователи из Georgia Tech используют искусственный интеллект для разработки новых полимеров. Группа Рампи Рампрасада создаёт и адаптирует алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы ускорить поиск материалов.

Этим летом в журналах группы Nature были опубликованы две работы, посвящённые исследованиям в области информатики полимеров с применением искусственного интеллекта.

В первой статье рассказывается о последних достижениях в разработке полимеров для хранения энергии, технологий фильтрации и перерабатываемых пластиков. Во второй статье описывается использование алгоритмов искусственного интеллекта для поиска подкласса полимеров, подходящих для электростатического хранения энергии. Разработанные материалы успешно прошли лабораторный синтез и испытания.

Рампрасад, профессор Школы материаловедения и инженерии, говорит, что на заре развития искусственного интеллекта в материаловедении исследования были продиктованы любопытством.

Но в последние годы с помощью ИИ удалось ускорить открытие полимеров, и это вдохновляет на преобразования в сфере исследований и разработок промышленных материалов. Поэтому данный обзор значим и своевременен.

Возможности ИИ

Команда Рампрасада разработала новые алгоритмы, которые позволяют предсказывать свойства и состав полимеров ещё до их создания.

Сначала определяют, какими свойствами должен обладать полимер для конкретного применения. Затем с помощью машинного обучения анализируют данные о свойствах существующих материалов, чтобы спрогнозировать нужные характеристики. На основе этих данных создают новые полимеры.

Лучшие варианты тестируют в лаборатории. Результаты экспериментов объединяют с исходными данными — так прогнозные модели становятся точнее. Этот процесс повторяется снова и снова.

Хотя искусственный интеллект может ускорить открытие новых полимеров, он также создаёт уникальные проблемы.

Для точных прогнозов ИИ нужны обширные и разнообразные исходные данные высокого качества. Также сложна задача разработки алгоритмов, которые могут генерировать химически реалистичные и синтезируемые полимеры.

После того как алгоритмы сделают свои предсказания, нужно доказать, что разработанные материалы можно создать в лаборатории и использовать их так, как ожидалось. Затем необходимо продемонстрировать их масштабируемость за пределами лаборатории.

Группа Рампрасада разрабатывает эти материалы, а их изготовление, обработка и тестирование осуществляются сотрудниками различных институтов, включая Технологический институт Джорджии. Профессор Райан Лайвли из Школы химической и биомолекулярной инженерии часто сотрудничает с группой Рампрасада.

Лайвли рассказал, что в исследованиях мы активно используем модели машинного обучения, разработанные группой Рампи. Эти инструменты ускоряют нашу работу и помогают быстро изучать новые идеи. Это демонстрирует перспективы машинного обучения и искусственного интеллекта, так как мы можем принимать решения на основе моделей без траты времени и ресурсов на лабораторные исследования.

Команда Рампрасада и его соавторы достигли значительных результатов с помощью искусственного интеллекта в таких областях, как хранение энергии, технологии фильтрации, аддитивное производство и перерабатываемые материалы.

Прогресс в области полимеров

Исследователи из группы Рампрасада и Университета Коннектикута разработали новые полимеры для конденсаторов, которые накапливают электростатическую энергию. Эти устройства используются в электрических и гибридных автомобилях и других областях.

Существующие полимеры имеют либо высокую плотность энергии, либо термическую стабильность. Но не то и другое одновременно. Благодаря искусственному интеллекту исследователи выяснили, что полинорборнен и полиимидные полимеры могут обеспечить оба свойства. Такие полимеры можно использовать даже в аэрокосмической отрасли, при этом они экологичны.

Новый класс полимеров с высокой энергетической плотностью и термической стабильностью был открыт благодаря искусственному интеллекту, — сообщил Рампрасад.

Над открытием работали специалисты из разных областей: Рампрасад, Грег Сотцинг и Ян Као в Университете Коннектикута. Исследование проводилось при поддержке Управления военно-морских исследований.

Потенциал в промышленности

Учёные из Toyota Research Institute и General Electric опубликовали статью в журнале Nature Reviews Materials. Они рассказали о применении искусственного интеллекта для разработки материалов.

Рампрасад, один из основателей компании Matmerize Inc., хочет ускорить внедрение таких разработок в промышленность. Компания создаёт облачное программное обеспечение для информатики полимеров. Его уже используют предприятия из разных отраслей: энергетика, электроника, потребительские товары, химическая переработка и производство устойчивых материалов.

Рампрасад говорит, что Matmerize сделала наши исследования надёжным и универсальным решением для промышленности. С помощью этого решения пользователи смогут виртуально проектировать материалы эффективнее и дешевле. Идея, которая начиналась с любопытства, набрала значительные обороты, и мы вступаем в новую эру создания материалов по проекту.

20.08.2024