Дослідники навчили нейронну мережу самостійно виявляти приховані хімічні закономірності та розробляти унікальні матеріали з визначеними фізичними властивостями. Використання цієї технології вже призвело до відкриття кількох перспективних сполук, які раніше не були зафіксовані в жодній світовій базі даних.
Чому традиційні методи виготовлення чипів стали застарілими?
Вчені пояснили: напівпровідники є “серцем” будь-якого сучасного пристрою – від фітнес-браслетів, смартфонів і світлодіодів до складного медичного обладнання.
Основна проблема для галузі полягає в тому, що існує мільйони варіантів комбінацій хімічних елементів. Перевіряти їх один за одним вручну в лабораторіях або навіть за допомогою звичайних комп’ютерних симуляцій – це величезна і часто невиправдана втрата часу та коштів.
Наразі особливу увагу інженерів привертає галій – метал, що входить до списку критично важливих мінералів і демонструє надзвичайну ефективність у комп’ютерних технологіях.
Найвідоміше його з’єднання, арсенід галію, є незамінним у високошвидкісних мікросхемах, інфрачервоних сенсорах і системах зв’язку. Однак розробка нових варіантів таких матеріалів тривалий час натрапляла на перешкоди через обмежені можливості людей у переборі хімічних формул.
Як працює ІІ-пошуковик матеріалів?
Замість того, щоб шукати нові сполуки випадковим чином, вчені довірили цю роботу алгоритмам. ІІ пройшов навчання на тисячах вже відомих науці напівпровідників. Завдяки цьому він самостійно “зрозумів” приховані хімічні правила, за якими поводяться матеріали на основі галію, і почав прогнозувати абсолютно нові суміші елементів.
Для цього система використовує метод байесівської оптимізації – формат інтелектуального прийняття рішень. Тобто ІІ діє раціонально: він шукає лише перспективні варіанти і відразу відкидає хімічно неможливі комбінації.
Важливо також, що нейронна мережа не просто вигадує випадкові красиві формули. Перед тим, як надати рекомендацію вченим, ІІ ретельно перевіряє, чи буде запропонований матеріал стабільним у реальному житті та фізично реалістичним для виробництва. Це звільняє вчених від безглуздої роботи над помилками під час лабораторних тестів.
Налаштування чипів під будь-яке завдання
Головне, на що орієнтували ІІ у цьому дослідженні, – ширина забороненої зони (band gap). Простими словами, це ключова характеристика, яка визначає, як саме напівпровідник взаємодіє зі світлом і електричним струмом.
Оскільки різним технічним засобам потрібні різні параметри, ІІ навчили проектувати матеріали під конкретні запити:
Для сонячної енергетики: система шукає сполуки з малою шириною зони, які краще вловлюють світло.
Для світлодіодів (LED) та оптики: ІІ підбирає оптимальні параметри.
Для потужної електроніки та космосу: алгоритм проектує матеріали, які здатні витримувати високі навантаження та екстремальну радіацію.
Перші результати роботи платформи виявилися успішними: ІІ самостійно створив кілька нових варіантів галієвих напівпровідників, які тепер відправлять на фінальну практичну перевірку в лабораторії.