Создан ИИ для нахождения новых наноматериалов с заданными свойствами

Специалисты из Национального исследовательского университета ИТМО (Санкт-Петербург) разработали алгоритм, который по изображению наночастицы может автоматически определять ее свойства (размер, форму, морфологию поверхности) и находить похожие в базе данных.

Разработка позволит строить более эффективные предсказательные модели в области материаловедения, а также осуществлять обратный дизайн структур от их свойств к способу получения. Это придаст импульс созданию новых материалов с заранее заданными текстурными свойствами для биомедицины, оптики и биотехнологии. В настоящее время исследователи работают над предсказательными моделями и проверяют их точность. На данный момент база данных и алгоритм находятся в открытом доступе на GitHub в формате кода.

Алгоритм анализирует изображение наноматериала с электронного микроскопа, экстрагирует (извлекает) нужные характеристики и составляет списки параметров, представленных в виде числовых значений. Обычно подобная подготовительная работа проводится вручную: ученому приходится просматривать множество статей в поиске нужных параметров и синтетических процедур (концентрация веществ, температура, при которой может быть синтезирован наноматериал, и т.д.).

Ученые продемонстрировали работоспособность системы на данных по синтезу наночастиц золота, экстрагированных из научных статей. Тестирование прошло успешно.

Контроль над морфологическими параметрами наночастиц необходим для разработки перспективных материалов для биомедицины и биотехнологий. Хотя бы потому, что морфология наноматериалов существенно влияет на их поведение в клетках и иммунный ответ организма. Например, размер наночастиц определяет, будут ли они накапливаться в органах и в каких именно (в почках, печени), или будут циркулировать в кровотоке. Форма может влиять на метаболизм клеток. При изменении площади поверхности наноматериала могут активизироваться его антибактериальные или токсические свойства. Нюансов и взаимозависимостей множество.