Учёные создали крупнейшую в России «умную» базу данных полимерных рецептур с ИИ для прогнозирования свойств
Российские материаловеды получили мощный цифровой инструмент. Специалисты ВолгГТУ и НГУ разработали крупнейший в России банк данных рецептур полимеров. База содержит более шести тысяч рецептур эластомеров и оснащена модулями ИИ, которые анализируют составы и прогнозируют свойства новых материалов.
Создание новых материалов с заданными свойствами — процесс долгий и дорогой. Но теперь у российских технологов появился инструмент, способный кардинально ускорить эту работу. Ученые Волжского филиала Волгоградского государственного технического университета (ВолгГТУ) совместно с коллегами из Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали крупнейший в России банк данных рецептур полимерных материалов.
Научный руководитель проекта Виктор Каблов пояснил масштаб: текущая база уже содержит более шести тысяч рецептур эластомеров — материалов, из которых производят резины. Подобных баз практически нет в мире, что делает разработку уникальной.
Главная особенность — «умная» начинка. База данных оснащена модулями искусственного интеллекта, которые анализируют составы, выявляют закономерности и помогают прогнозировать свойства новых материалов. Система поддерживает автоматизированное проектирование, что существенно ускоряет разработку и повышает точность предсказаний.
Создание базы напрямую связано с задачами технологического суверенитета. Аналоги есть лишь в нескольких странах, и отечественная разработка уже стала цифровым инструментом для технологов. С её помощью можно находить готовые решения и использовать их как основу для создания новых материалов, работающих в экстремальных условиях — при высоких температурах, давлении и в агрессивных средах.
Речь идет об огнетеплозащитных материалах, пакерных резинах для нефтедобычи и других критически важных продуктах. Банк данных продолжает пополняться и, по замыслу создателей, станет основой для ускоренного проектирования полимеров с заданными характеристиками.
