Алхимия вызывает много мистических ассоциаций — философский камень, эликсир бессмертия, превращения металлов. Но за этими высокими образами скрыт вполне реальный фундамент — получение новых материалов, соединений и веществ. Именно на этой основе и строится материаловедение. В нашем материале старший преподаватель Сколтеха Александр Квашнин объясняет, что общего между алхимией и материаловедением, зачем производить новые материалы и как искусственный интеллект в этом помогает.
Как вы могли уже понять, алхимиков и материаловедов объединяет задача поиска новых материалов, но в то же время у них есть важное различие в используемых методах (из-за чего сравнивать их некорректно). В материаловедении в настоящее время наиболее эффективным способом поиска новых материалов является не натурный, экспериментальный (что характерно для алхимии), а с помощью специальных компьютерных программ и умных алгоритмов, которые позволяют предсказывать структуру нового материала. Раньше люди использовали соединения, которые находили в лабораториях, смешивали, получали что-то новое и проверяли, насколько результаты подходят для их задач. Сейчас учёные предпочитают действовать совсем иным путём и изначально исходить из того, какие конечные свойства материалов им нужны, подбирая проводимость, твердость и другие параметры под конкретную задачу. На основе этих данных уже можно осуществлять поиск самой структуры, материала, который должен обладать этими свойствами.
Поиск новых материалов важен, как минимум, для оптимизации процессов, в том числе для уменьшения издержек, если речь идет о производстве. Например, алмаз сочетает в себе много уникальных свойств, и довольно трудно найти что-то лучше, но при этом добывать настоящие алмазы для шлифования маленькой детали дорого и неразумно. Уместнее производить и использовать искусственные алмазы.
В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) успешно применяется для создания материалов, но в то же время он служит и отправной точкой: с его помощью учёные получают параметры для последующего синтеза соединений (количество необходимых химических элементов, температура, давление и т.д.). С другой стороны, ИИ уже сейчас активно заменяет человека для проведения рутинных операций, не требующих творческих способностей. Параметры экспериментальных синтезов также могут быть оптимизированы с помощью ИИ, при наличии соответствующих данных, конечно же. После глубокого анализа и исследований, когда принято решение синтезировать соединение и есть уверенность, что оно будет стабильно, дело переходит в руки экспериментаторов.
Конечно, жизнь сложнее, чем модель, созданная в программе. На компьютере рассматривается идеальный материал, он обладает нужной структурой и свойствами, однако результаты практических экспериментов бывают совершенно не такими. Некоторые из них проводятся в нормальных условиях, где учёные (условно) смешивают порошки нужных элементов, закладывая их в пресс-форму, в которой под действием высоких температур рождается новый материал. В таких случаях материал обычно получается поликристаллическим — то есть состоит из маленьких кристалликов (кристаллитов), спечённых вместе, каждый из которых имеет приблизительно ту структуру, которую предсказали на компьютере, а отклонения по дефектам можно считать незначительными. Но вместе они формируют поликристалл, и характеристики этого материала всё-таки будут отличаться от предсказанных. Получается, на компьютере предсказывают верхний предел по характеристикам, которого достигнет материал, если его удастся максимально идеально синтезировать.
В другом типе экспериментов предсказывается некий материал при сверхвысоких давлениях, например, при двух миллионах атмосфер будет существовать некоторое соединение водорода с лантаном (LaH10). В таких экспериментах зачастую материал получается монокристаллическим, а его структура точно совпадает с тем, что было предсказано на компьютере. Однако материала очень мало, порядка микро- и нанограммов.
Конечно, иногда в эксперименте не удаётся получить предсказанный результат, потому что к научной части подключается техническая, и появляются вопросы — «а как это сделать?» Но всегда можно пробовать улучшить и уточнить модель, понять, что именно не работает, включить другие модельные уровни и использовать более продвинутые и точные теории.
Создание новых материалов сейчас относится к междисциплинарным исследованиям. Хорошие результаты получаются, когда специалисты разных областей — геологи, материаловеды, химики и специалисты в компьютерных науках — работают вместе над одной проблемой. Инструменты и методы, которые есть у нас сейчас, могут использоваться не только для создания материалов, оптимизирующих производственные процессы, но даже в медицине для поиска новых биосовместимых материалов, в нефтегазовой отрасли, в сильноточной электронике, в катализе и многих других областях.