Искусственный интеллект и передовые материалы

Искусственный интеллект (ИИ) набирает силу, а материаловедение может как вносить вклад в его развитие, так и извлекать из него пользу. В условиях одновременной гонки прогресса методы машинного обучения (МО) позволяют разрабатывать и оптимизировать новые материалы, системы и процессы, а достигнутый прогресс — превращать в инновационные вычислительные платформы. Будущим специалистам в области материаловедения будет полезно понимать, как МО может способствовать созданию передовых материалов. В этом обзоре рассматриваются аспекты вычислений — от фундаментальных основ до направлений развития и последствий, обусловленных вычислительными подходами, — для объяснения происхождения, процедур и применений ИИ. Методы МО анализируются для формирования базового представления об их реализации и потенциале. Материалы и системы, используемые для реализации ИИ с помощью электрических зарядов, сталкиваются с серьезной конкуренцией со стороны других носителей и средств обработки информации. Влияние этих методов на создание новых передовых материалов настолько глубоко, что формируется новая парадигма: неявные знания извлекаются для проектирования материалов и систем под заданные функции, а не для поиска применений уже созданным материалам. Масштаб, которого может достичь эта тенденция, трудно оценить; об этом свидетельствует возможность обнаруживать ранее неизвестные материалы или физические законы, скрытые в данных.