Создан подход для анализа структуры кристаллов с помощью ИИ

Российские исследователи разработали новый способ изучения кристаллических структур с применением искусственного интеллекта. Метод позволяет обнаруживать особенности взаимодействия атомов, которые сложно выявить традиционными средствами поиска. С его помощью ученые уже установили ранее неизвестные закономерности в соединениях хлора, брома и йода. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу Российского научного фонда.

Разработкой занимались специалисты Санкт-Петербургского государственного университета и Самарского государственного технического университета.

Ученые объединили математический анализ строения кристаллов с возможностями нейросетей. Такой подход помогает изучать взаимное расположение атомов без предварительного ограничения поиска уже известными типами взаимодействий.

Почему потребовался новый метод

За последние десятилетия исследователи накопили огромные массивы информации о кристаллах природного и искусственного происхождения.

В частности, к началу 2026 года Кембриджская база данных содержала более 1,4 миллиона кристаллических структур. Ежегодно ее пополняют десятками тысяч новых записей.

Обрабатывать подобные объемы информации вручную становится все сложнее.

Существующие программы позволяют находить соединения по заранее заданным характеристикам. Например, специалисты могут установить определенные значения расстояний между атомами или углов, под которыми они взаимодействуют.

Однако у этого способа есть ограничение: исследователь должен заранее представлять, какую именно особенность структуры собирается найти.

Если расположение атомов отличается от привычных закономерностей, традиционный поиск может не выявить такую структуру.

Российские химики решили изменить сам принцип анализа, чтобы поисковые условия не определяли результат заранее.

Как нейросеть изучает расположение атомов

Новая методика состоит из двух взаимосвязанных этапов.

Сначала специализированная российская программа анализирует геометрию кристалла и определяет, какие атомы находятся рядом друг с другом.

Затем полученные сведения обрабатывает нейросеть. Она изучает различные сочетания межатомных контактов и ищет повторяющиеся статистические закономерности.

Благодаря этому специалисты могут обращать внимание на необычные взаимодействия, которые не соответствуют заранее установленным критериям.

Почетный профессор Санкт-Петербургского государственного университета Вадим Кукушкин подчеркнул, что искусственный интеллект используется в исследовании как вспомогательный инструмент.

По его словам, все выводы нейросети ученые проверяли самостоятельно.

При этом Кукушкин отметил, что для некоторых видов взаимодействий количество известных структур уже настолько велико, что полноценное изучение без автоматизированного анализа становится затруднительным.

Какие результаты получили исследователи

Для проверки разработанной методики специалисты выбрали около 500 кристаллов.

В исследуемых соединениях присутствовали положительно заряженные ионы галогенов, в том числе хлора, брома и йода.

Применение искусственного интеллекта позволило обнаружить несколько ранее неизвестных вариантов взаимодействия этих элементов с другими атомами.

Полученные результаты показали, что объединение геометрического анализа и нейросетевых алгоритмов может расширить возможности поиска особенностей кристаллических структур.

Однако природа выявленных взаимодействий пока окончательно не установлена.

Для их объяснения исследователям предстоит провести дополнительные квантово-химические расчеты.

Таким образом, разработанный российскими учеными подход помогает находить закономерности в больших массивах кристаллографических данных, не ограничивая поиск только заранее известными характеристиками.

При этом окончательное подтверждение обнаруженных особенностей остается задачей специалистов, которые должны проверить и объяснить полученные результаты.