Ученые МГТУ им. Н.Э. Баумана и Московского политехнического университета работают над платформой для прогнозирования свойств полимеров и композиционных материалов. Она также способна подбирать состав материала и технологии для получения заданных характеристик.

В основе разработки — методы молекулярной химии и машинного обучения. Решение может предсказать такие физические свойства полимеров, как плотность, температура стеклования и термического разрушения.

Платформу начали применять для моделирования материала полиэфирсульфон, который используется в авиации и машиностроении. По мнению разработчиков, их система поможет снизить стоимость разработки, так как она прогнозирует свойства материала виртуально и не требует изготовления множества опытных образцов и проведения длительных испытаний.

В ноябре 2024 года ученые МГТУ им. Н.Э. Баумана и МГУ им. М.В. Ломоносова сообщали о разработке сервиса для прогнозирования свойств новых материалов при помощи графовых нейросетей.