Российские учёные из ИФХЭ РАН, Сколтеха, РХТУ и Института искусственного интеллекта AIRI разрешили давнее противоречие в изучении карбидов технеция — соединений, важных для безопасной иммобилизации радиоактивных отходов. Использование нейросетей позволило проанализировать миллионы возможных конфигураций атомов и построить точную фазовую диаграмму. Работа опубликована в Acta Materialia.
Почему это важно?
Технеций — один из долгоживущих продуктов деления урана. Ежегодно образуется около 1 кг технеция на тонну облучённого топлива. Проблема: его соединения хорошо растворяются в воде и могут мигрировать в окружающей среде. Один из способов безопасной изоляции — включение технеция в нерастворимые карбидные матрицы с последующей трансмутацией в стабильный рутений.
В чём было противоречие?
- Эксперимент: при 900 °C атомы углерода встраиваются в решётку технеция, создавая неупорядоченную структуру (твёрдый раствор).
- Теория (расчёты при абсолютном нуле): предсказывала строго упорядоченные кристаллы (например, Tc₆C).
Как одно и то же соединение может вести себя по-разному?
Как разрешили?
Рассчитать все возможные конфигурации атомов технеция и углерода прямым перебором невозможно — их миллионы. На суперкомпьютерах это заняло бы годы.
Учёные поступили иначе:
- Обучили нейросетевые архитектуры NequIP и Allegro на выборке наиболее симметричных структур.
- Лучшей оказалась модель Allegro — она предсказывает энергию образования с погрешностью 2–4 миллиэлектронвольта на атом (это сопоставимо с точностью квантово-механических расчётов).
- С её помощью автоматически просчитали более 330 тысяч стабильных конфигураций.
Что выяснили?
Экспериментально наблюдаемые при высоких температурах неупорядоченные твёрдые растворы — это те же самые структуры, которые при 0 К становятся упорядоченными. Просто при нагреве атомам углерода становится термодинамически выгоднее занимать случайные позиции. Противоречие разрешилось.
Что теперь?
Построена уточнённая фазовая диаграмма системы «технеций — углерод». Она показывает, при каких температурах и концентрациях образуются разные фазы, и выявляет новые упорядоченные структуры.
Вывод: работа важна для материаловедения и атомной энергетики. Теперь можно прогнозировать поведение технеция в ядерном топливе нового поколения и выбирать оптимальные матрицы для его безопасной иммобилизации. Нейросети справились с задачей, которая была не по силам традиционным методам.