😢 Проблема: учёные постоянно ищут новые материалы, по критериям, часто противоречащим друг другу. Для этого есть теоретические списки, в которых описаны миллионы возможных материалов и условия для их создания. Быстро найти там что-то подходящее сложно.
😎 Решение: нейросеть, которая ищет наилучшие решения, удовлетворяющие противоречивым критериям. Для обучения взяли несколько различных возможных материалов, чтобы нейронка поняла взаимосвязь между химическим составом материалов и их физическими свойствами. На графике она представляет лучшие варианты из возможных и присваивает различные уровни уверенности своим прогнозам.
🤔 Например: вы хотите сделать новую супербатарею. Для неё вам нужен новый вид переходных металлов. Чтобы его найти, пришлось бы просмотреть миллионы вариантов в теоретических списках и проводить квантовое моделирование. А тут дал задачу нейронке — она предложила подходящие варианты. Круто же.
👨🔬 Кто придумал: учёные Массачусетского технологического института.
Источник: EurekAlert!
![[Почитайте-с] Что умеет компьютерное искусствоведение](https://thecode.media/wp-content/uploads/2020/03/content_______________2015-02-23___21.17.09.png)
