Они невероятно прочные, но теперь станут еще крепче благодаря искусственному интеллекту.

Санкет Дешмукх, доцент кафедры химической инженерии, и его команда разработали новый МКС с улучшенными свойствами, используя искусственный интеллект с объяснимыми алгоритмами.

Исследование, поддержанное Национальным научным фондом США, опубликовано в журнале npj Computational Materials.

Почему эти сплавы так важны

Они состоят из трех и более металлов, обладают высокой прочностью, устойчивостью к коррозии и износу, выдерживают экстремальные нагрузки. Их применяют в авиации, медицине и энергетике.

Раньше создание таких сплавов требовало долгих проб и ошибок. Теперь ИИ ускоряет процесс: он анализирует данные, предсказывает свойства новых комбинаций и даже объясняет, почему один состав лучше другого.

Как это работает

• ИИ изучает, как разные элементы влияют на свойства сплава.
• Алгоритм SHAP помогает понять, почему одни сочетания работают, а другие нет.

Раньше мы действовали наугад, теперь ИИ дает точные подсказки, — говорит Фангси (Тоби) Ван, постдок в команде Дешмукха.

Кто еще участвовал

Тайрел Маккуин (университет Джонса Хопкинса) и Марен Роман (Виргинский политех) помогали с экспериментами.

Такие междисциплинарные проекты — редкость, но именно они дают прорывные результаты, — говорит аспирантка Алана Иваницки.

Сейчас метод применяют не только к сплавам, но и к сложным материалам вроде гликоматериалов — их используют в пищевых добавках, косметике и упаковке.

Наш подход меняет правила игры: вместо долгих экспериментов мы получаем точные прогнозы, — резюмирует Дешмукх.

Этот метод ускоряет разработку материалов в разы. Раньше на подбор идеального сплава уходили годы, теперь ИИ делает это за месяцы. Это значит:

• Медицина — более прочные имплантаты, которые дольше служат.
• Авиация — детали, которые не трескаются при перегрузках.
• Энергетика — устойчивые к коррозии компоненты для ветряков и реакторов.

Главный плюс — алгоритм объясняет свои решения, а не просто выдает результат. Это как если бы химик не только сказал «это работает», но и показал, какие атомы за это отвечают.

Пока метод тестировали только в лаборатории. Массовое производство таких сплавов может оказаться дорогим — некоторые редкие металлы в составе труднодоступны. Кроме того, ИИ обучали на ограниченных данных: если ввести новый элемент, не факт, что прогноз будет точным.

Ранее российские ученые создали программу для прогнозирования свойств сплавов.