Поиск новых форм углерода с помощью ИИ
Исследовательская группа из Сианьского транспортного университета (Xi’an Jiaotong University), возглавляемая Чжибином Гао, разработала инновационный метод поиска новых аллотропов углерода, обладающих уникальными характеристиками. Использование алгоритмов искусственного интеллекта позволило выявить стабильные структуры, которые ранее ускользали от внимания традиционных вычислительных инструментов.
Особенности структуры углерода
Углерод уникален своей способностью формировать разнообразные аллотропные модификации, что обусловлено вариативностью химических связей между атомами. В науке выделяют три основных типа таких структур:
- Линейные (sp-гибридизация);
- Плоские (sp2-гибридизация);
- Трёхмерные решётки (sp3-гибридизация).
Несмотря на то что теоретически возможно существование огромного количества конфигураций, лишь малая часть из них подтверждена экспериментально как стабильные формы.
Как работает алгоритм поиска
Авторы новой методики создали замкнутый цикл поиска, который значительно упрощает задачу материаловедения. Процесс состоит из нескольких этапов:
- Генерация потенциальных структур-кандидатов с помощью специализированной модели CrystaLLM.
- Экспресс-анализ их стабильности и ключевых физических свойств.
Ключевым инструментом в этом процессе стал показатель энтропии гибридизации Шеннона. Он выступает в роли «компаса» для алгоритма, помогая ему фокусироваться на перспективных смешанных sp–sp2–sp3-конфигурациях.
Иллюстрация: Nano Banana
Новые возможности материалов
В результате применения ИИ-подхода ученым удалось обнаружить ряд интересных материалов:
- Аллотроп, расчетная твёрдость которого превышает показатели алмаза.
- Материал с уникальной анизотропной теплопроводностью и пониженной сдвиговой жёсткостью.
- Структуру, обладающую свойствами металлической проводимости и отрицательным коэффициентом Пуассона (материал расширяется в поперечном направлении при растяжении).
Перспективы практического применения
Исследователи также оценили реальность создания таких веществ в лабораторных условиях. Расчёты показали, что энергетическая стабильность открытых соединений находится на одном уровне с уже известными формами углерода, такими как фуллерены. Хотя часть обнаруженных конфигураций можно создать с помощью текущих методов химии, наиболее твёрдые и плотные фазы потребуют применения технологий высокого давления.
Эта работа доказывает, что генеративные модели — мощный инструмент, способный ускорить научный прогресс. Направленный поиск через энтропию гибридизации позволяет не только экономить ресурсы на сложные вычисления, но и находить материалы с заранее заданными физическими свойствами.
