Искусственный интеллект на службе материаловедению: новые горизонты

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается растущая роль больших языковых моделей в автоматизации исследований и открытии новых материалов.

Обзор посвящен применению больших языковых моделей, особенно моделей с открытым исходным кодом, в материаловедении, включая извлечение данных, прогнозирование свойств и организацию исследовательских процессов.

Несмотря на экспоненциальный рост объема научных данных в материаловедении, извлечение полезной информации и ускорение открытия новых материалов остаются сложной задачей. В настоящем обзоре, ‘Large language models in materials science and the need for open-source approaches’, анализируется применение больших языковых моделей (LLM) на всех этапах разработки материалов – от анализа научной литературы до предиктивного моделирования и создания автономных экспериментальных систем. Показано, что открытые LLM могут достигать сопоставимой производительности с коммерческими аналогами, обеспечивая при этом большую прозрачность и экономичность. Сможет ли широкое внедрение открытых LLM стимулировать создание гибких, общедоступных и ориентированных на сообщество платформ для научных открытий в материаловедении?

Разгадывая тайны материалов: Революция, начатая большими языковыми моделями

Традиционные методы материаловедения исторически опирались на эмпирический подход, предполагающий многократные попытки и ошибки. Этот процесс существенно затрудняется колоссальным разнообразием химических соединений и сложностью процедур синтеза. Пространство потенциальных материалов практически бесконечно, а каждый новый материал требует длительных и дорогостоящих экспериментов для определения его свойств и пригодности для конкретных применений. Такой подход не только замедляет темпы открытий, но и ограничивает возможности исследования инновационных материалов с заданными характеристиками, поскольку перебор всех возможных комбинаций попросту нереален. В результате, поиск новых материалов часто напоминает поиск иголки в стоге сена, требующий значительных ресурсов и времени.

Современные языковые модели, известные как LLM, представляют собой фундаментальный сдвиг в подходах к материаловедению. Вместо традиционных, трудоемких и часто случайных методов проб и ошибок, LLM способны анализировать огромные объемы научной литературы и извлекать из нее ценные знания о свойствах материалов. Этот процесс позволяет с беспрецедентной скоростью предсказывать характеристики новых соединений, значительно сокращая время и ресурсы, необходимые для открытия и разработки передовых материалов. Способность LLM к обработке естественного языка позволяет им выявлять скрытые закономерности и взаимосвязи, которые остаются незамеченными при ручном анализе, открывая новые возможности для создания материалов с заданными свойствами и функциями. Такая автоматизация не только ускоряет процесс исследований, но и позволяет ученым сосредоточиться на более сложных задачах, требующих творческого подхода и критического мышления.

Современные языковые модели демонстрируют впечатляющую эффективность в автоматизации обработки данных в материаловедении. Исследования показывают, что эти модели способны извлекать условия синтеза материалов с точностью, достигающей 90%. Это означает, что они могут автоматически анализировать научную литературу и определять оптимальные параметры для создания новых материалов, значительно ускоряя процесс исследований и разработок. Такая высокая точность позволяет сократить количество дорогостоящих и трудоемких экспериментов, сосредотачиваясь на наиболее перспективных направлениях. Способность к автоматическому извлечению и анализу данных открывает новые возможности для предсказания свойств материалов и создания инновационных решений в различных областях науки и техники.

Появление общедоступных больших языковых моделей, таких как Meta Llama 3 и Alibaba Qwen, знаменует собой важный сдвиг в материаловедении. Ранее доступ к подобным инструментам предназначался лишь для крупных исследовательских групп, располагающих значительными вычислительными ресурсами. Теперь, благодаря открытому исходному коду, эти мощные алгоритмы становятся доступны широкому кругу ученых и инженеров, включая небольшие лаборатории и начинающие исследовательские коллективы. Это демократизирует процесс материаловедческих открытий, позволяя значительно ускорить исследования в области новых материалов и технологий, а также стимулировать инновации за счет коллективного вклада и быстрого обмена знаниями. Возможность модификации и адаптации моделей под конкретные задачи открывает новые перспективы для решения сложных проблем в различных областях науки и техники.

Автоматизация научного процесса: От данных к озарению

Системы, такие как MOF-ChemUnity и ReactionSeek, демонстрируют эффективность интеграции больших языковых моделей (LLM) со специализированными инструментами для извлечения и интерпретации данных в области материаловедения. Эти платформы используют LLM для анализа и структурирования информации из различных источников, включая научные публикации и патентные базы данных. Специализированные инструменты, интегрированные в эти системы, обеспечивают дополнительную обработку данных, такую как распознавание химических структур и предсказание свойств материалов. Комбинирование LLM с такими инструментами позволяет автоматизировать процессы, ранее требовавшие значительных усилий со стороны исследователей, и повысить точность и скорость извлечения релевантной информации из больших объемов данных.

В автоматизированных научных рабочих процессах применяются мультимодальные большие языковые модели (LLM), такие как GLM-4V, для анализа и интерпретации изображений химических схем реакций. Согласно результатам тестирования, GLM-4V демонстрирует точность в 91.5% при распознавании и извлечении информации из этих изображений. Это позволяет автоматически преобразовывать визуальные данные в структурированный формат, пригодный для дальнейшей обработки и анализа, значительно ускоряя процесс извлечения данных из научных публикаций и баз данных.

Форматы последовательного извлечения и материальных строк значительно улучшают обработку данных, позволяя структурированно фиксировать экспериментальные детали в машиночитаемом виде. В отличие от неструктурированного текста, эти форматы используют стандартизированные обозначения для реагентов, растворителей, условий реакции и полученных продуктов. Это обеспечивает возможность автоматизированного анализа и сравнения данных из различных источников, а также облегчает создание баз данных материалов и реакций. Использование таких форматов позволяет извлекать информацию о последовательности стадий синтеза, количественных соотношениях веществ и специфических параметрах эксперимента, что критически важно для воспроизводимости и дальнейшего анализа научных данных. Например, информация может быть представлена в виде структурированных записей, облегчающих поиск и фильтрацию данных по заданным критериям.

Автоматизированные научные конвейеры, в отличие от простых обработчиков данных, обеспечивают активное установление связей между различными концепциями и способствуют открытию новых знаний. Использование таких систем позволяет не только извлекать и структурировать информацию из научных публикаций и баз данных, но и выявлять скрытые закономерности и взаимосвязи, которые могут быть упущены при традиционном ручном анализе. Это, в свою очередь, существенно ускоряет темпы научных исследований, позволяя ученым быстрее формулировать гипотезы, проводить эксперименты и получать результаты, что особенно актуально в таких областях, как материаловедение и химия.

Восхождение научных агентов: Автономное экспериментирование

Системы, такие как MOFGen и ChemAgents, представляют собой значительный прорыв в автоматизации научных исследований, используя большие языковые модели (LLM) для создания автономных агентов. Эти агенты способны самостоятельно формулировать научные гипотезы, разрабатывать экспериментальные планы и интерпретировать полученные результаты, что существенно снижает потребность в ручном вмешательстве и ускоряет процесс научных открытий. В отличие от традиционных методов, требующих постоянного контроля со стороны исследователя, данные системы способны самостоятельно адаптироваться и оптимизировать свои действия на основе полученных данных, что повышает эффективность и масштабируемость научных исследований.

Автономные агенты, основанные на больших языковых моделях (LLM), демонстрируют способность к самостоятельному проведению научных исследований, включая формулировку гипотез, проектирование экспериментальных установок и интерпретацию полученных результатов. Этот процесс осуществляется без необходимости постоянного вмешательства человека, что значительно повышает эффективность и скорость научных открытий. Агенты способны самостоятельно определять параметры экспериментов, выбирать подходящие методы анализа данных и выявлять закономерности, ранее требующие ручной обработки. В результате, исследовательский цикл автоматизируется, позволяя ученым сосредоточиться на более сложных задачах и интерпретации глобальных результатов, а не на рутинных операциях.

Система L2M3 представляет собой комбинацию больших языковых моделей (LLM) и байесовской оптимизации, предназначенную для предсказания оптимальных условий синтеза материалов. В ходе тестирования L2M3 показала коэффициент схожести в 82% при сравнении с результатами, полученными моделями GPT-3.5-turbo и GPT-4o. Это указывает на высокую эффективность системы в прогнозировании параметров синтеза, позволяющих достичь желаемых свойств материала, и демонстрирует превосходство комбинированного подхода над использованием LLM в изолированном режиме.

Система Coscientist демонстрирует возможности полностью автономного проведения научных исследований, включая проектирование, планирование и выполнение сложных экспериментов. Использование специализированных, дообученных моделей позволило достичь точности прогнозирования характеристик хранения водорода на уровне 94.8%, что на 46.7% превышает показатели, полученные методами, основанными исключительно на анализе исходных прекурсоров. Это свидетельствует о значительном прогрессе в автоматизации научных открытий и потенциальном сокращении времени и ресурсов, необходимых для проведения исследований в области материаловедения.

Демократизация искусственного интеллекта в материаловедении: Открытый исходный код и сотрудничество

Методики адаптации низкого ранга позволяют значительно повысить эффективность дообучения больших языковых моделей (LLM) для решения конкретных задач в материаловедении. Вместо переобучения всех параметров LLM, что требует колоссальных вычислительных ресурсов, адаптация низкого ранга фокусируется на обучении лишь небольшого числа дополнительных параметров. Это существенно снижает затраты на вычисления и ускоряет процесс разработки новых материалов. Благодаря такому подходу, исследователи могут эффективно применять мощь LLM для прогнозирования свойств материалов, оптимизации синтетических путей и анализа сложных структур, даже при ограниченных вычислительных мощностях. Такая экономия ресурсов открывает доступ к передовым технологиям искусственного интеллекта для более широкого круга ученых и способствует ускорению инноваций в области материаловедения.

Доступность кодовых и информационных репозиториев, таких как Zenodo, играет ключевую роль в развитии совместной научной деятельности и ускорении темпов открытий в материаловедении. Платформы подобного рода обеспечивают не только централизованное хранение и распространение данных и программного обеспечения, но и возможность для исследователей со всего мира совместно работать над сложными задачами, избегая дублирования усилий и используя результаты, полученные ранее. Открытый доступ к коду и данным позволяет другим ученым воспроизводить, проверять и расширять существующие исследования, что способствует повышению надежности и воспроизводимости научных результатов. Это, в свою очередь, стимулирует инновации и позволяет быстрее решать актуальные научные и технологические задачи, формируя благоприятную среду для коллективного прогресса в области разработки новых материалов.

Расширяющаяся экосистема открытых больших языковых моделей (LLM), включающая в себя разработки Zhipu AI GLM и Meta Llama 3, предоставляет широкому кругу исследователей возможность участвовать в ускоренном открытии новых материалов. Результаты демонстрируют, что точно настроенные модели достигают 98,6% точности в оценке возможности синтеза веществ, при этом сохраняют в среднем 97,8% точности даже при анализе сложных структур, содержащих до 275 атомов. Такой уровень производительности открывает новые горизонты для компьютерного материаловедения, позволяя проводить более эффективный скрининг и прогнозирование свойств материалов, что значительно сокращает время и ресурсы, необходимые для инноваций в данной области.

Совместный дух и открытый доступ к ресурсам становятся ключевым фактором ускорения темпов научных инноваций и решения глобальных задач. Разработанные и свободно распространяемые модели, такие как дообученные GLM-4.5-Air и Qwen3, демонстрируют производительность, сопоставимую с передовыми проприетарными системами, включая GPT-4o, в задачах рекомендации условий синтеза. Это означает, что передовые инструменты искусственного интеллекта для материаловедения становятся доступны широкому кругу исследователей, позволяя им эффективно решать сложные научные задачи и разрабатывать новые материалы, не ограничиваясь дорогостоящими и закрытыми технологиями. Такой подход стимулирует коллективный прогресс и позволяет быстрее находить решения для насущных проблем, стоящих перед человечеством.

Исследование демонстрирует, что большие языковые модели становятся всё более важным инструментом в материаловедении, позволяя автоматизировать извлечение данных и прогнозировать свойства материалов. Подобный подход к организации информации и решению задач перекликается с идеями Давида Гильберта: «Мы должны знать. Мы должны знать, что мы знаем, и мы должны знать, что мы не знаем». Эта фраза подчёркивает необходимость чёткой структуры и осознания границ знаний, что особенно важно при работе со сложными данными в материаловедении. Открытый исходный код моделей, как показано в статье, способствует распространению знаний и коллективному развитию в этой области, что согласуется с принципами прозрачности и воспроизводимости научных исследований.

Что дальше?

Представленный анализ демонстрирует, что увлечение большими языковыми моделями в материаловедении рискует превратиться в сборку сложных конструкций на костылях. Если система держится на подобных решениях, значит, мы, вероятно, переусложнили её. Модели способны извлекать данные и предсказывать свойства, но подлинный прогресс требует не просто автоматизации существующих процессов, а переосмысления самой парадигмы исследования. Модульность, без глубокого понимания контекста, – иллюзия контроля над сложностью.

Особое внимание следует уделить открытым исходным кодам. Закрытые модели – это чёрные ящики, препятствующие критическому анализу и адаптации. Истинное новаторство рождается из прозрачности и возможности модификации. Следующий этап – не в увеличении размера моделей, а в разработке архитектур, способных к самообучению и генерации гипотез, а не просто к воспроизведению заученных шаблонов.

В конечном счёте, задача состоит не в том, чтобы заменить учёного машиной, а в том, чтобы создать инструмент, расширяющий его возможности. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности. Хорошая система – живой организм; нельзя чинить одну часть, не понимая целого. Структура определяет поведение, и именно структура должна стать центром дальнейших исследований.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10673.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-17 12:36

🚀 Квантовые новости