В МФТИ создали ИИ, который разрабатывает материалы будущего в 10 раз быстрее

Напомним, что в так называемых двумерных материалах атомы расположены в одной плоскости, что, по сути, и является их толщиной. Самый известный подобный материал - графен. Электроны в нем могут двигаться практически без сопротивления, что делает его одним из лучших проводников в мире. Но, как только его наносят на стандартную кремниевую подложку, проводимость такого тандема резко ухудшается.

Подобные эффекты важно учитывать еще на этапе проектирования материалов для наноэлектроники. Но существующие математические модели способны предсказывать структуру только изолированных двумерных материалов. Что касается их расчета совместно с кремниевой подложкой, то для этого требуются колоссальные вычислительные ресурсы. Поэтому экспериментаторам приходится подбирать нужную подложку методом проб и ошибок в течение долгого времени.

Созданный учеными МФТИ новый метод вычисления объединяет ИИ и фундаментальную физику, позволяя предсказывать всю структуру "материал - подложка" целиком. С его помощью можно не только выяснить, как будет сочетаться конкретный двумерный материал с подложкой, но и подобрать самую оптимальную. Причем решения, на которые ушли бы годы, находятся всего за несколько дней, отмечает Иван Круглов, заведующий лабораторией Центра фотоники и 2D-материалов

Но найти новый материал - это только часть метода, важно предсказать, как его можно создать в реальной жизни. Для этого ученые смоделировали условия выращивания двумерного материала и создали дорожную карту по его синтезу. Таким образом, ученые не просто предсказали новые материалы, но и замкнули цепь: от компьютерной модели до готовой технологической инструкции. Это позволяет действовать не методом проб и ошибок, а целенаправленно искать дизайн материалов будущего.

Результаты исследования опубликованы в журнале NPJ Computational Materials.