Исследователи 💻💻💻 ВШЭ, Национального университета Сингапура, Наньянского технологического университета и Университета Констрактер разработали новый алгоритм машинного обучения Wyckoff Transformer (WyFormer).
🗂️ В основе модели лежит представление кристалла через так называемые позиции Вайкоффа — математически строго определённые координаты, описывающие, где могут находиться атомы в соответствии с симметрией кристаллической решётки. Это даёт возможность сжатого и универсального представления структуры.
«Представьте своё отражение в зеркале. Наше лицо симметрично, но на нём есть точки, состоящие из двух классов, например, правый и левый глаз. А есть точки из одного класса — кончик носа. Если оперировать математическими терминами, то нос лежит на Вайкофф-позиции А, а глаз — на Вайкофф-позиции Б. То есть позиции Вайкоффа — это ключевые точки, которые задают симметрию и позволяют сказать, что в зеркале мы видим человеческое лицо»,
— объяснил Игнат Романов, соавтор работы, стажёр-исследователь лаборатории моделирования и управления сложными системами ФКН ВШЭ.
Новая модель обучена на открытой базе данных реальных материалов Materials Project. В основе ИИ — архитектура-трансформер, которая генерирует новые рецепты для создания кристаллов, автоматически следуя правилам симметрии.
«Существует бесконечное число вариантов того, как атомы могут соединяться друг с другом. Пытаться найти полезное соединение, придумать новые материалы без понимания правил их симметрии — всё равно что собирать лего без инструкции. Наш алгоритм знает, какие существуют варианты симметрии, и может предсказывать свойства материала, даже не зная точного расположения атомов в ячейке»,— рассказал Никита Казеев, один из авторов работы, научный сотрудник Института умных функциональных материалов Национального университета Сингапура, выпускник ФКН ВШЭ.
Учёные представили разработку на ICML 2025. Препринт статьи опубликован на сайте arhiv.org, код и данные выложены под открытой лицензией ✏️