Система MatBrain рассмотрела 30 тысяч вариантов кристаллических структур. Её создатели объединили две модели: одна планирует исследование, другая работает с расчётными инструментами.
Исследователи из Шэньчжэньского института передовых технологий Китайской академии наук представили MatBrain в журнале Nature Machine Intelligence. Статья вышла 10 сентября, а 14 сентября о разработке сообщила академия.
По данным авторов, за 48 часов система сгенерировала 30 тысяч кандидатных структур и отобрала 38 перспективных материалов. Эти числа описывают исследовательский поиск; речь не идёт о 38 готовых промышленных продуктах.
Работу разделили между двумя моделями. Mat-R1 отвечает за рассуждения и планирование, Mat-T1 выполняет задачи с использованием научных инструментов. Они обмениваются результатами, чтобы уточнять следующий шаг исследования.
Такой подход проверяли на генерации кристаллических структур, прогнозировании свойств и планировании синтеза. Система может обращаться к базам данных и расчётным методам, связывая несколько этапов поиска в одну последовательность.
Авторы рассматривают эту архитектуру как способ ускорить исследования материалов. Однако вычислительный отбор сам по себе не доказывает, что каждый предложенный материал удастся получить и использовать на практике: для этого нужны дальнейшие экспериментальные проверки.
