Сколтех обогнал суперкомпьютеры: ИИ научили предсказывать разрушение металлов

Российские ученые из «Сколтеха» создали гибридный ИИ-алгоритм, решающий задачу, непосильную для суперкомпьютеров.

Российская наука совершила технологический прорыв, который изменит подход к созданию сверхпрочных материалов. Специалисты «Сколтеха» разработали уникальный гибридный подход на основе искусственного интеллекта, позволяющий моделировать зарождение и рост трещин в металлах с беспрецедентной скоростью. Как сообщила пресс-служба вуза, эта инновация устраняет главное препятствие в материаловедении: теперь ученым не приходится выбирать между атомарной точностью и масштабом модели.

До сих пор задача оставалась «камнем преткновения» для мировой науки. Чтобы понять, как рвутся связи между атомами на кончике трещины, требуются колоссальные вычислительные мощности. По данным ТАСС, даже самые современные суперкомпьютеры пасовали перед объемом расчетов для реалистичных образцов. Однако российские исследователи нашли элегантное решение: они «научили» нейросети работать с так называемыми квазиатомами.

Суть метода — в разделении материала на зоны ответственности. В критических областях, где происходит трение или разрушение, сохраняется детальная атомарная картина. Остальное пространство заполняется укрупненными частицами — квазиатомами, которые в сотни и даже тысячи раз больше реальных атомов. Специальный алгоритм на основе ИИ автоматически настраивает взаимодействие между ними, добиваясь полного соответствия упругих свойств эталонным параметрам.

Проверка метода на столкновении микрочастиц меди и кремния (размером в доли микрометра) подтвердила не только работоспособность, но и превосходство нового подхода. Результаты расчетов позволили выявить неточности в классической теории сплошных сред, которой ранее доверяли безоговорочно.

«Эта разработка открывает новые возможности для изучения трения и разрушения материалов, где важно одновременно видеть и атомарный механизм, и общую картину», — подчеркивают в «Сколтехе».