Долгое время эксперты работают над созданием метода, позволяющего предсказывать свойства материалов и химических веществ, когда известно лишь о физических параметрах их атомов. Сегодня для таких расчетов используют математические программы, просчитывающие изменение длины и силы химических связей на квантовом уровне. Однако данная методика требовательна к вычислительным ресурсам, поэтому выполнение простейшего анализа может занять слишком много времени.
Ученые решили ускорить процесс с помощью искусственного интеллекта. Для этого они разработали систему машинного обучения на базе теории функционала плотности (DFT). Уникальная особенность данного метода обучения заключается в том, что нейронная сеть не занимается вычислением идеальной формулы, а сокращает число возможных вариантов. Данные, полученные путем применения нового способа, оказались идентичны результатам более ранних расчетов.
