Ученые МФТИ создали дорожную карту развития систем искусственного интеллекта, применяемых для решения задач квантовой химии и материаловедения. Ее реализация позволит применять ИИ для сверхточного моделирования материалов и производственных процессов.

Как отмечают исследователи, так называемые машинно-обученные потенциалы представляют собой специализированные системы искусственного интеллекта, обученные на небольшой порции результатов полных квантово-химических расчетов. Это позволяет им с достаточно высокой просчитывать межатомные взаимодействия и при этом тратить на эти расчеты меньше времени, чем требуется для классических алгоритмов.

При этом пока эти технологии сложно применять для проведения сложных расчетов, так как алгоритмы полностью приспособлены для работы на центральных процессорах (CPU), а не видеокартах (GPU), которые обладают значительно более высокой вычислительной мощью.

«Для оптимизации производительности этих систем ИИ следует разрабатывать эффективную реализацию для GPU, а также добавить рассмотрение дальнодействующих взаимодействий и усовершенствовать методологии создания баз данных для моделирования», — заключили в вузе.