MIT разработал ИИ, который сопоставляет 3D структуру кристалла с его описанием
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили новую модель искусственного интеллекта под названием CLaC (Contrastive Language-Crystal model). Эта модель является визуал-языковой системой, что означает, что она способна обрабатывать два типа данных одновременно: трехмерную структуру кристалла и его текстовое описание.
Обучение CLaC основано на контрастном обучении. Это позволяет системе сопоставлять и различать пары структур и текстов. В ходе тестирования модель продемонстрировала высокую точность, достигнув 95,4% при сопоставлении состава, что значительно выше, чем у текстовой модели Gemma (17,8%).
При практическом применении модель CLaC-Synthetic была использована для поиска кандидатов в твердотельные электролиты. Она выделила 30 перспективных материалов, среди которых были и те, что ранее уже отмечались учеными, например, Li6PClO5 и Li4SiO4.
Основной прорыв заключается в самой методологии, поскольку она решает проблему ограниченного числа пар данных. Модель способна находить материалы по описанию свойств, даже если эти свойства не названы явно, что открывает новые горизонты для материаловедения.
Тем не менее, авторы отмечают ограничения: модель пока слабо справляется с тонкой геометрией (точность классификации системы кристалла составила 34,0%) и выполнением сложных инструкций. Тем не менее, этот метод указывает на практический путь для решения проблем в обработке данных о материалах.