MIT представил SCIGEN — генеративный ИИ, который не просто придумывает материалы, а реально двигает науку вперёд. До недавнего времени алгоритмы в материаловедении в основном перебирали известные варианты, слегка их модифицируя, а настоящий прорыв приходилось искать годами обычными методами.
SCIGEN ломает этот барьер. Это новый инструмент от MIT, который встроил в процесс генерации жёсткие геометрические и физические ограничения. Вместо бесконтрольного перебора вариантов SCIGEN буквально заставляет модель мыслить как инженер или химик, проверяя каждую структуру на устойчивость и синтезируемость ещё до того, как она попадёт в руки человека.
Система работает так: генеративная модель создаёт миллионы новых структур с заданными свойствами, SCIGEN в реальном времени отбраковывает всё, что не удовлетворяет законам химии и устойчивости кристаллических решёток. На выходе остаётся небольшой пул кандидатов, готовых к проверке в лаборатории.
Эффект впечатляет. За первые эксперименты команда MIT прогнала миллионы виртуальных материалов и отобрала лишь сотни перспективных. Из них два — TiPdBi и TiPbSb — реально удалось синтезировать, и их характеристики подтвердили прогнозы SCIGEN. Это редкий случай, когда ИИ не просто предсказывает, но и доводит идею до экспериментального результата.
Такой подход может кардинально ускорить разработку батарей нового поколения, квантовых материалов, сверхпроводников и сверхпрочных сплавов. Если раньше поиск нужного соединения мог занимать годы и стоить миллионы, SCIGEN и его последователи способны сократить этот цикл до месяцев и тысяч долларов.
Учёные подчеркивают, что SCIGEN — не конечный продукт, а первый шаг к целому классу инструментов, которые будут проектировать материалы по запросу, а не находить их случайно. В перспективе можно будет задать свойства — например, сверхпроводимость при комнатной температуре — и получить список реально синтезируемых кандидатов с подробными инструкциями.
Хотите быть в курсе важных новостей из мира ИИ? Подписывайтесь на наш Telegram‑канал BotHub AI News.
Автор: cognitronn
