В России ИИ защитит людей от лазера

Российские исследователи разработали алгоритм CORRELATO, который позволяет быстро и точно прогнозировать свойства новых материалов для защиты органов зрения и чувствительного оборудования от мощного лазерного излучения. Разработка выполнена учёными ФИЦ проблем химической физики и медицинской химии РАН и МИЭТ и поддержана грантом Российского научного фонда.

Мало данных — точные прогнозы

Главная особенность CORRELATO — работа с небольшими объёмами данных. В отличие от методов машинного обучения, которым требуются тысячи примеров, этот алгоритм создаёт интерпретируемые математические зависимости на основе всего нескольких десятков образцов.

«Наш алгоритм превращает ограниченность данных в преимущество — он делает точные прогнозы, опираясь на 20–30 молекул, и объясняет, почему один материал работает лучше другого», — отмечает руководитель проекта профессор Александр Толбин.

В исследовании алгоритм изучал свойства 24 специально синтезированных фталоцианиновых красителей, применяемых как оптические ограничители. CORRELATO предсказал их эффективность с высокой точностью и выделил параметры, определяющие работу материалов: поляризуемость, дипольный момент и показатели переноса заряда. Точность прогноза составила более 95%.

Для наноматериалов

Алгоритм также успешно применили для анализа 41 образца сложных наноматериалов — нанотрубок, красителей и их гибридов. CORRELATO распределил материалы по эффективности на три категории и сформулировал точные математические критерии, позволяющие заранее оценить потенциал образца.

«Мы получили простые формулы, которые сразу показывают, в каком направлении вести синтез», — пояснил Толбин.

Созданные материалы могут использоваться в защитных фильтрах для глаз пилотов, хирургов и специалистов, работающих с высокомощными лазерами, а также для защиты дорогостоящей техники. Исследователи планируют расширить применение CORRELATO на другие области материаловедения, включая органическую электронику, фотоэлектрику, сенсорику и катализ.

По словам Александра Толбина, главной задачей станет интеграция алгоритма в полный цикл разработки, чтобы создать самообучающуюся систему, способную предлагать новые структуры, оценивать их свойства и обновлять модели по мере поступления экспериментальных данных.

«Это радикально ускоряет и удешевляет создание новых оптических материалов», — подчеркнул он.

Материалы, которые ученые получат, используя алгоритм, лягут в основу инновационных систем защиты от мощного лазерного луча. Универсальность метода открывает путь к его применению и в других областях: от органической электроники до катализа и сенсорики.