Благодаря исследованию сотрудников Международного исследовательского института интеллектуальных материалов Южного федерального университета автономные лаборатории смогут оперативно решать проблему ускорения разработки новых уникальных материалов.
Ученые ЮФУ предложили новый подход в создании самоуправляемой научной лаборатории / ©Пресс-служба ЮФУ
Исследование проводится в рамках реализации Программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». Современные технологии искусственного интеллекта неуклонно меняют не только привычный образ нашей жизни. Под его воздействием изменяются также исследовательские принципы и подходы в разных научных областях, в том числе и в науке о материалах.
Многие передовые достижения в этой сфере зависят от уровня и качества оснащения научных лабораторий, в которых выполняются эксперименты. Немаловажный вклад в успешное проведение экспериментов с наноматериалами вносит и профессиональный опыт самих исследователей. Именно этот аспект зачастую достаточно трудно смоделировать и описать алгоритмически.
Возможности искусственного интеллекта позволяют обучать машины на примерах и больших данных, для того чтобы впоследствии доверить рутинные процессы проведения экспериментов компьютерам. Новый подход в направлении создания научной беспилотной лаборатории для автономного синтеза и диагностики функциональных материалов, управляемой искусственным интеллектом, предложили научные сотрудники Международного исследовательского института интеллектуальных материалов Южного федерального университета. Результаты исследования ученые ЮФУ опубликовали в журнале Nanomaterials.
Ученые считают, что их подход поможет исследователям существенно снизить временные и ресурсные затраты по непрерывной обработке и анализу результатов экспериментов. «Программа “Приоритет 2030” позволила нам сфокусироваться на пяти стратегических проектах, один из которых направлен на разработку решений новых материалов. Это создание новых технологических линий для ускорения минимум в два раза, создание принципиально новых материалов для энергетики, катализа, фармацевтики и так далее.
В этом направлении мы сконцентрировали ключевые ресурсы: есть молодые исследователи, доктора наук. С прошлого года мы являемся участниками реализации Федеральной научно-технической программы по синхротронным исследованиям. Проект, который реализует группа Александра Солдатова, является одним из ключевых. Здесь создаются прототипы тех, беспилотных, самоуправляемых лабораторий, которые станут в итоге основой нового технологического процесса создания новых материалов», – прокомментировала ректор ЮФУ Инна Шевченко.
Профессор Мария Бутакова, возглавившая коллектив исследователей, поясняет, что главная особенность научной разработки – дата-центричный подход, положенный в основу архитектуры самоуправляемой лаборатории и объединяющий в себе возможности современных методов искусственного интеллекта, интернета вещей и технологий больших данных.
«Применение технологий анализа данных и методов искусственного интеллекта, развитых нами в области прикладной математики, сейчас крайне актуальны при решении задач современной науки о материалах. Беспилотные самоуправляемые лаборатории позволят в кратчайшие сроки решать проблему ускорения разработки новых уникальных материалов с требуемыми характеристиками», – считает Мария Александровна.
По словам научного руководителя направления наук о материалах Южного федерального университета, профессора Александра Солдатова, ученые постарались расширить представление исследователей о возможностях использования информации, получаемой в ходе экспериментов.
«Агрегированные данные играют в нашем подходе центральную и ключевую, а не вспомогательную роль. Так, вместо автоматизации отдельных рутинных процессов экспериментирования станут доступными все уникальные возможности современного искусственного интеллекта.
Дата-центричный подход, по своей сути, предназначен для обеспечения дообучения моделей искусственного интеллекта, положенного в основу самоуправляемой лаборатории, подобно человеку, непрерывно обучающемуся под воздействием окружающей его среды. Это значительный шаг на пути к автономному ускоренному открытию новых функциональных наноматериалов,» – уверен Александр Солдатов.
Благодаря дата-центричному подходу получится реализовать полнофункциональную среду моделирования процесса научного эксперимента на основе привнесения реальных объектов, используемых исследователями, в цифровое пространство. Такая среда необходима для обучения интеллектуальных агентов, являющихся «разумом» автономной самоуправляемой лаборатории синтеза и диагностики наноматериалов.
