MIT связал структуру кристаллов с текстом, чтобы ИИ помогал искать новые материалы

18 октября 2026 года MIT рассказал об исследовании мультимодального ИИ, который сопоставляет трёхмерное строение кристаллов с описаниями на обычном языке. Такой подход позволяет искать материалы по нужным свойствам, связывая текст запроса с атомной структурой.

Как обучали модель

Исследователи использовали синтетические описания, подготовленные ИИ на основе экспериментальных публикаций и баз физических расчётов. Это помогает уменьшить зависимость от научных статей, где популярные кристаллы представлены лучше малоизученных.

Контрастивное обучение сближает соответствующие друг другу структуры и тексты, одновременно разделяя несоответствующие пары. По сообщению MIT, модель с синтетическими описаниями научилась согласовывать геометрию с языком лучше варианта, обученного только на текстах публикаций.

Зачем это материаловедам

В одном из примеров система искала кандидатов для электролитов твердотельных литий-ионных батарей. Среди верхних результатов оказались материалы, ранее независимо признанные перспективными. Это результат поиска кандидатов, а не демонстрация готовой новой батареи.

Редакционный вывод: такой инструмент потенциально помогает сузить выбор перед дорогостоящими лабораторными опытами. Предсказания всё равно требуют проверки свойств и пригодности материала в реальных условиях. MIT описывает исследовательскую работу, а не запуск массового сервиса с тарифами или публичным API.

Источник: MIT News, 18 октября 2026 года. Работа опубликована в Nature Communications; указанная дата относится к сообщению MIT.