🔬 Учёные MIT представили SCIGEN - новый инструмент, который учит генеративные модели создавать реально полезные материалы, а не только «красивые картинки».
Обычно ИИ придумывает структуры, похожие на уже известные, и редко выходит за рамки. SCIGEN решает эту проблему: он накладывает строгие геометрические ограничения прямо на процесс генерации, заставляя модель искать нестандартные, но стабильные решения.
В экспериментах команда сгенерировала миллионы кандидатов и отфильтровала их по устойчивости и свойствам.
Итог - два ранее неизвестных соединения (**TiPdBi** и **TiPbSb**) удалось реально синтезировать в лаборатории, и они подтвердили предсказанные характеристики.
Это шаг к будущему, где материалы для электроники, квантовых технологий и энергетики будут не «искать годами», а проектировать целенаправленно с помощью ИИ.
https://news.mit.edu/2025/new-tool-makes-generative-ai-models-likely-create-breakthrough-materials-0922
@ai_machinelearning_big_data
#AI #MIT #GenerativeAI #MaterialsScience #SCIGEN
Обычно ИИ придумывает структуры, похожие на уже известные, и редко выходит за рамки. SCIGEN решает эту проблему: он накладывает строгие геометрические ограничения прямо на процесс генерации, заставляя модель искать нестандартные, но стабильные решения.
В экспериментах команда сгенерировала миллионы кандидатов и отфильтровала их по устойчивости и свойствам.
Итог - два ранее неизвестных соединения (**TiPdBi** и **TiPbSb**) удалось реально синтезировать в лаборатории, и они подтвердили предсказанные характеристики.
Это шаг к будущему, где материалы для электроники, квантовых технологий и энергетики будут не «искать годами», а проектировать целенаправленно с помощью ИИ.
https://news.mit.edu/2025/new-tool-makes-generative-ai-models-likely-create-breakthrough-materials-0922
@ai_machinelearning_big_data
#AI #MIT #GenerativeAI #MaterialsScience #SCIGEN
