Нейросеть обучили искать новые кристаллические структуры

Исследователи из Института искусственного интеллекта AIRI создали нейросетевую модель, которая позволяет искать новые материалы с кристаллической структурой и определять возможность их потенциального применения для микроэлектроники.

С использованием разработанной модели научной группой из AIRI были уже предсказаны новые термодинамически устойчивые кристаллы, относящиеся к классу аппроксимантов квазикристаллов. Возможность “физического” синтеза одного из них – материала из скандия и платины с составом близким к Sc₅₅Pt₁₅ – доказана в лаборатории. Всего ученые предсказали более 20 потенциальных аппроксимантов квазикристаллов, подтвердив возможность их существования в квантово-химических расчетах. Сейчас их существование экспериментально подтверждается рентгеноструктурным анализом, а группой ведется поиск индустриальных партнеров для проведения экспериментов в России.

Процесс от создания модели и расчетов до прогноза реального материала занял у группы порядка 5 месяцев, а подготовленная по результатам работы научная статья была опубликована в Crystal Growth & Design.

Многие из существующих в мире веществ в твердом агрегатном состоянии имеют кристаллическую структуру, так называемую “решетку” из атомов. Решетки классических материалов, из которых состоят многие предметы нашего быта и их “начинка” (например, медь, используемая при производстве проводов), симметричны и периодичны. Это значит, что расположение атомов в решетке повторяется абсолютно одинаковым способом на расстояниях существенно больших чем размер самих атомов. Это так называемый дальний порядок с трансляционной симметрией в кристаллах.

Возможность существования такого порядка в кристаллах связана с некоторыми правилами взаимного расположения самих атомов, так называемыми симметриями. Легко себе представить, что пол в помещении можно выложить плиткой далеко не любой формы. Например, правильные треугольники, квадраты (или прямоугольники) и шестиугольники легко подойдут для этой цели. Однако вымостить без пропусков и наложений ровную поверхность правильными пятиугольниками не получится.

В полной аналогии с этим наблюдением в кристаллических веществах до начала 80-х гг. прошлого столетия наблюдались только оси симметрии 2-го, 3-го, 4-го и 6-го порядков, соответствующие поворотам структуры на 180^о, 120^о, 90^о и 60^о. Однако в 1982 году Дэниел Шехтман в экспериментах по дифракции на быстро охлажденных сплавах алюминия и марганца обнаружил “запрещенную” ранее ось симметрии 5-го порядка. Научное сообщество не сразу приняло это открытие. Статья Шехтмана с описанием эксперимента и его результата увидела свет лишь в 1984 году, положив начало большой работе по изучению уникального состояния вещества, в котором есть дальний порядок, но отсутствует трансляционная симметрия. Такие кристаллы получили название “квазикристаллов”, а за их открытие Шехтману в 2011 году была присуждена Нобелевская премия по химии.

Поскольку все физические свойства твердотельных материалов (в особенности металлов и полупроводников) напрямую связаны с типом кристаллических структур, квазикристаллы со своей необычной атомной упаковкой имеют экзотические свойства. Например, обнаружено, что у квазикристаллов относительно низкая теплопроводность, сравнимая по порядку величины с теплопроводностью стекла, и с возрастанием температуры она заметно растет. Это свойство далеко не единственное, а дальнейшее прикладное исследование такого класса материалов позволит потенциально расширить их применение в различных отраслях, в том числе и в микроэлектронике.

Основной преградой для широкого использования квазикристаллов, в том числе их прикладного значения для микроэлектроники, является сложность их направленного синтеза и экспериментального изучения. Под направленностью понимается возможность модификации химического состава и, как следствие, свойств заранее заданным образом. С применением технологий искусственного интеллекта ученые надеются на упрощение и ускорение подобных исследований.

В дальнейшие планы группы входит не только развитие уже существующих решений в применении методов ИИ, но и расширение классов функциональных материалов. Помимо полупроводников группа нацелена на исследование материалов для фотоэлектрических устройств, электрохимических источников тока и катализаторов. Для каждой из обозначенные критических технологий ощутимое сокращение времени от научной концепции до численного и реального физического эксперимента может означать существенное снижение затрат ресурсов на решение задачи поиска и исследования новых материалов методом проб и ошибок.