Массачусетский технологический институт 18 октября рассказал о CLaC — модели ИИ, которая сопоставляет словесное описание нужных свойств с трёхмерным устройством кристалла. Подход предназначен для поиска подходящих материалов: например, кандидатов на роль твёрдого электролита в литийионных аккумуляторах.
Работа исследователей опубликована в Nature Communications 26 августа 2026 года. Октябрьское сообщение MIT объясняет её результаты, а не объявляет новый релиз модели.
Обычно языковая модель получает знания о материалах из текстов. Но статьи чаще посвящены нескольким популярным группам веществ, а сведения об атомном строении многих других кристаллов хранятся в расчётных базах.
Авторы объединили такие структуры с описаниями, которые ИИ составил на основе данных о свойствах. При обучении система училась связывать геометрию кристалла и его текстовую характеристику. В сравнении с вариантом, обученным только на фрагментах научных публикаций, этот подход лучше сопоставлял запросы и структуры.
В примере с электролитами среди наиболее подходящих результатов оказались вещества, которые другие исследования уже называли перспективными. Речь идёт об отборе кандидатов для дальнейшей работы материаловедов, а не о создании готового аккумулятора.
Источники: MIT News; научная статья в Nature Communications.
Пока никто не ответил. Начните обсуждение.