AI-Materials Project — ИИ-ассистент для физиков-материаловедов (ИТМО)
Описание проекта
AI-Materials Project — специализированный чатбот для учёных-материаловедов, построенный на архитектуре RAG + LLM. Система интегрирована с базой данных кристаллических материалов The Materials Project (открытая, международная). Учёный формулирует запрос на естественном языке (например: «найди полупроводники с шириной запрещённой зоны 1.5 эВ» или «рассчитай электронную зонную структуру перовскита ABO3»), система автоматически транслирует запрос в API-вызовы к базе данных и запускает первопринципные квантово-механические расчёты (DFT). Результаты возвращаются в читаемом формате.
Задача
Доступ к первопринципным расчётам физических свойств материалов требует специальных знаний программирования (API, Python), установки дорогостоящего ПО и навыков квантовой механики. Большинство учёных без профиля теоретической физики не могут самостоятельно использовать эти инструменты. Универсальные LLM «галлюцинируют» при физических расчётах.
Цели внедрения
-
Демократизировать доступ к первопринципным вычислениям для учёных без специализации в теоретической физике
-
Ускорить пайплайн материаловедческого исследования — от поиска кандидатов до готовых расчётов
-
Исключить необходимость знания API и программирования для работы с базой Materials Project
Результаты
-
Финансы
-
Данные не раскрыты Время
-
Расчёт физических свойств материала занимает от нескольких минут до 30 минут (против часов или дней при ручном подходе)
-
Одновременное выполнение нескольких задач в режиме одного окна Качество и эффективность
-
Точность выше универсальных ИИ-ассистентов: данные берутся из верифицированной научным сообществом базы (не генерируются)
-
Позволяет: искать материалы по заданным параметрам (проводимость, оптические, магнитные, механические свойства), сортировать кристаллы по стабильности, рассчитывать электронную зонную структуру Нагрузка и масштаб
-
Представлен на V Конгрессе молодых учёных (Сириус), 2025; более 7 000 участников из ~60 стран Надёжность
-
Опирается на The Materials Project — база, которой «доверяют учёные со всего мира» Импортозамещение и compliance
-
Направлен на формирование отечественных компетенций в области ИИ для материаловедения; специализация снижает зависимость от иностранных универсальных чатботов Качественный эффект (планируемые расширения): Интеграция с научной литературой (ArXiv) и вариационными алгоритмами для квантовой химии. Применима в: лазерных технологиях, оптике, термоэлектриках, микроэлектронике.