«Росатом» и искусственный интеллект: материалы нового поколения разрабатываются за недели
«Росатом» начал применять искусственный интеллект, чтобы за несколько недель отбирать композиции новых высокотемпературных материалов — то, что раньше требовало нескольких лет лабораторных опытов. Речь о принципиальном сокращении цикла разработки, а также о возможности быстро реагировать на технические и санкционные вызовы.
Почему это важно
Учёные «Росатома» интегрировали алгоритмы машинного обучения в процессы поиска и синтеза материалов нового поколения. Вместо долгого «метода проб и ошибок» ИИ перебирает сотни тысяч вариантов состава и условий обработки, отсекая неудачные комбинации и выделяя наиболее перспективные - для лабораторной проверки. Алгоритм уже отобрал оптимальные составы из четверти миллиона вариантов всего за пару недель — результат, который при традиционном подходе занял бы годы.
Как это работает
Система сочетает большую базу данных свойств компонентов, моделирование процессов синтеза и обучения на исторических экспериментах. Алгоритм использует «умные» эвристики и статистику, чтобы предсказывать не отдельную характеристику, а набор свойств (предел прочности, жаростойкость, стабильность при радиации и т. п.).
После цифрового отбора идут уже целевые эксперименты — они подтверждают прогнозы и позволяют быстро довести состав до производства. Такой подход — «цифровой двойник + ИИ» — резко сокращает количество физических испытаний и экономит время и ресурсы.
Достижения — от углеродного волокна до сплавов для реакторов
Уже сейчас «Росатом» сообщает о реальных результатах: оптимизация свойств углеродного волокна и снижение разброса характеристик материала благодаря алгоритмам ИИ; ускорённый подбор составов для сплавов, выдерживающих экстремальные давления и температуры; формирование единой базы данных параметров для 3D-печати индустриальных компонентов. Эти достижения не только улучшают качество материалов, но и делают технологию воспроизводимой и масштабируемой.
Что это даёт отрасли и экономике
Сокращение многолетних циклов до недель — это стратегическое преимущество. Во-первых, отрасль сможет оперативно адаптироваться к новым требованиям к материалам при проектировании реакторов и теплообменников. Во-вторых, уменьшится зависимость от длительных зарубежных поставок критических материалов: при необходимости отечественные лаборатории смогут быстрее предложить альтернативы. Также применение ИИ повысит надежность продукции за счёт меньшего разброса характеристик и более строгого контроля качества.
Перспективы и экспортный потенциал
Если пилотные решения подтвердят себя в полномасштабных испытаниях, у России появится конкурентное преимущество: возможность быстро предлагать заказчикам новые термостойкие материалы и композиты. Это важно и для внутренних программ (новые поколения энергоблоков, реакторы малой мощности, мощные установки для космической техники), и для экспортных проектов, где сроки и надёжность — ключевые факторы решения о покупке. Государственная стратегия по развитию ИИ и созданию отраслевых цифровых платформ создаёт благоприятную среду для масштабирования таких разработок.
Применение ИИ в материаловедении - рабочая технология, которая уже приносит результаты. За счёт цифровизации и алгоритмической оптимизации «Росатом» значительно сократит время вывода материалов из идеи в промышленное производство. В ближайшие годы мы увидим не просто новые составы, а изменение самой модели R&D: от многолетних ручных исследований - к управляемой, воспроизводимой и быстрой разработке материалов, где ИИ — ключевой партнёр учёного.
