ML против ядерных отходов. Как мы ускорили вычисление свойств карбидов технеция с помощью нейросетей

Привет Хабр! Меня зовут Радион Зарипов, я — аспирант программы «Науки о материалах» в Сколтехе и прохожу в настоящее время стажировку в Sber AI. Значительная часть работы, о которой пойдет речь, была выполнена мной во время летней практики в AIRI, в группе «Дизайн новых материалов», которая исследует возможности применения вычислительных подходов к прогнозированию новых материалов. Совместно с моими коллегами из Сколтеха, AIRI, Sber AI, РХТУ и ИФХЭ РАН мы недавно опубликовали статью в Acta Materialia, где построили подробную фазовую диаграмму карбида технеция. Это не было бы возможным без применения графовых нейронных сетей, которые заменяют существенную часть вычислений.

Здесь мне хотелось бы подробнее рассказать, что именно мы делали и с какими сложностями столкнулись. Текст получился большим и подробным, но если вам интересно, как машинное обучение постепенно меняет материаловедение, эта статья для вас.