Ученые из Университета Тохоку и Массачусетского технологического института (MIT) представили новый инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования оптических спектров с такой же точностью, как и квантовые симуляции, но с миллионной скоростью. Это открытие может значительно ускорить разработку фотоэлектрических и квантовых материалов.
Понимание оптических свойств материалов критически важно для создания оптоэлектронных устройств, таких как светодиоды, солнечные батареи и фотодетекторы. Традиционные методы расчетов требуют огромных вычислительных ресурсов, что затрудняет быстрое тестирование большого количества материалов. Новая модель, разработанная командой под руководством Нгуена Туан Хунга и Минды Ли, использует кристаллическую структуру материала для предсказания оптических свойств в широком диапазоне световых частот.
Эта модель основана на графовых нейронных сетях (GNN), которые обеспечивают естественное представление молекул и материалов. Ученые также разработали универсальную интеграцию, позволяющую повысить точность прогнозирования без изменения структуры нейронных сетей. В будущем исследователи планируют создать новые базы данных для различных свойств материалов, что позволит улучшить модель ИИ и расширить ее возможности.
Nguyen Tuan Hung et al.