С помощью искусственного интеллекта (ИИ) учёные-химики разрабатывают материалы, похожие на резину, за рекордно короткое время. Изделия повседневного спроса, такие как автомобильные шины, пластиковые пакеты и подушки из пенопласта, изготавливаются из полимеров, на разработку и тестирование которых могут уходить годы.
Исследователи из Университета Карнеги-Меллона и Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл разработали новый подход к быстрому созданию более качественных материалов, похожих на резину, путём объединения искусственного интеллекта с опытом человека.
Проблема и решение
Обычно, когда исследователи делают материал более прочным, он становится менее гибким, а гибкие материалы, как правило, оказываются более слабыми. Чтобы решить эту проблему, команда создала модель машинного обучения, которая работает в тандеме с химиками-людьми.
Машинное обучение — это часть исследований в области искусственного интеллекта, которая включает в себя обучение искусственного интеллекта выполнению определённой задачи. В одном из экспериментов исследователи сотрудничали с инструментом искусственного интеллекта для создания полимера, который одновременно является прочным и гибким.
Профессор химии Фрэнк Лейбфарт из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл сказал, что работа в новом формате стала для них глотком свежего воздуха. «В нашем подходе, дополненном человеком, мы взаимодействовали с моделью, а не просто следовали указаниям, — сказал Лейбфарт. — Это позволило нам объединить лучшие аспекты процессов, управляемых человеком и машиной, чтобы прийти к оптимальному решению».
Процесс создания материалов
Группа ввела желаемые свойства полимера в инструмент проектирования. Затем модель предложила серию экспериментов, которые химики из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл провели с помощью автоматизированных научных инструментов.
Исследователи протестировали полученные материалы и предоставили модели обратную связь, чтобы она могла внести коррективы.
Исследование опубликовано в журнале Angewandte Chemie International Edition.
Результаты и перспективы
«Система искусственного интеллекта предлагает эксперимент, а после его проведения мы измеряем свойства и повторяем процесс, — сказал Исаев. — Вы можете динамически корректировать и помогать машине находить материалы с нужными свойствами».
Исследователи сэкономили значительное время и деньги, исключив методы и химические вещества, которые не сработали бы. Они сделали программу открытой, чтобы любая лаборатория могла получить доступ к этому инструменту. При внедрении в других лабораториях этот инструмент может сократить расходы и время, необходимые для других открытий.
Такой подход может ускорить разработку передовых материалов для медицинских устройств, обуви и электроники. Сочетая прогнозы искусственного интеллекта с опытом человека, исследователи надеются более эффективно решать сложные задачи в области материалов.