XtalPaint: нейросеть для восстановления позиций атомов в кристаллах

ИИ дорисовывает невидимые атомы Чтобы просчитать на компьютере свойства материала нужно точно знать, где в кристалле стоит каждый атом. Координаты берут из баз данных, собранных по результатам рентгеновской дифракции. И вот тут вылезает досадная беда: водород этот метод улавливает плохо. В итоге в описании структуры водород либо стоит не там, либо отсутствует вовсе. Кристалл выглядит почти целым — и при этом непригоден для расчётов. Группа учёных из университетов Пармы и Модены решили исправить это с помощью компьютерного зрения. Там есть задача под названием inpainting: восстановить вырезанный кусок изображения. Нейросеть смотрит на то, что вокруг, и достраивает недостающее так, чтобы оно сошлось с окружением. Старые методы засыпали шумом всю картинку целиком и собирали её заново. Современные бьют сильным шумом только по неизвестной области. Ровно этот приём перенесли на кристаллы. Модель XtalPaint шумит только там, где координат нет. Известные позиции атомов остаются на месте и служат опорой всё время реконструкции. Отсюда, по словам аспиранта Тимо Реентса, и рост точности, и экономия вычислений. Проверяли так: брали структуры, где водород уже был найден, стирали его координаты и просили модель восстановить. В 87% случаев она попала точно в известную конфигурацию. Ещё в 10% предложила расположение, энергетически более устойчивое, чем записанное в базе. Итого 97% успеха. Побочный эффект оказался не менее полезным: методом уже ловят ошибки в базах, которые возникают при переносе данных из оригинальных статей. Дальше — литий и натрий. Их позиции модель тоже умеет восстанавливать, а это прямая дорога к поиску материалов для аккумуляторов. Ну и к водородным хранилищам с возможными новыми сверхпроводниками — ради них всё и затевалось. @vselennayaplus