От месяцев к минутам. Как мы применяем машинное обучение для поиска перспективных литий-ионных проводников

Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых материалов» Института AIRI. Мы с коллегами используем модели машинного обучения для разработки новых материалов с улучшенными свойствами.

Недавно статья с результатами нашего исследования вышла в npj Computational materials — журнале из семейства Nature. Совместными усилиями Сколтеха и AIRI мы оценили применимость машинного обучения для ускоренного поиска литий‑ионных проводников, а также показали практический пример использования универсальных межатомных потенциалов для подбора защитных покрытий катодов твердотельных аккумуляторов.

В этой статье хотелось поделиться подробностями нашей работы, а также в целом рассказать об этих материалах и о том, как их ищут.