кандидат педагогических наук;
candidate of pedagogical sciences;
Современные подходы к прогнозированию свойств новых материалов опираются на методы машинного обучения, обрабатывающие большие объемы данных о химическом составе, кристаллической структуре и электронных характеристиках веществ. В рамках рассмотрения данной проблематики исследуются возможности нейронных сетей, методов опорных векторов и ансамблевых алгоритмов для решения задач регрессионного анализа и классификации с целью определения механических, оптических и термических параметров. Интеграция экспериментальных результатов с данными квантово-химических симуляций обеспечивает повышение точности прогнозов и сокращение необходимости в дорогостоящих лабораторных испытаниях. Анализируются вопросы устойчивости моделей к переобучению, а также методы улучшения их обобщающей способности посредством техник регуляризации, аугментации данных и многоуровневой валидации. Примеры практического внедрения демонстрируют эффективность предложенных моделей в дизайне материалов для высокотемпературных сверхпроводников, биосовместимых полимеров и эффективных катализаторов, используемых в зеленой химии. Значительное внимание уделяется разработке интерпретируемых моделей, позволяющих выявлять причинно-следственные связи между атомной структурой и макроскопическими свойствами. Генеративные adversarial сети открывают возможности для генерации новых структур материалов с предопределенными характеристиками, что революционизирует традиционные методы материаловедения. Полученные выводы имеют важное значение для ускорения инновационных процессов в энергетике, аэрокосмической отрасли и фармацевтике, способствуя переходу к data-driven подходам в научных исследованиях. Перспективы дальнейшего развития связаны с созданием мультидисциплинарных платформ, объединяющих искусственный интеллект, теоретическое моделирование и экспериментальную верификацию для решения сложных задач создания материалов следующего поколения. Анализ охватывает фундаментальные ограничения существующих алгоритмов при работе с неоднородными датасетами, включая влияние шумов и неполноты исходных данных на качество предсказаний, а также пути преодоления этих ограничений через гибридные модели, сочетающие физико-химические принципы с эмпирическими наблюдениями. Такой синтез позволяет не только прогнозировать известные свойства, но и выявлять ранее неизвестные корреляции, открывая новые горизонты для направленного синтеза веществ с уникальными сочетаниями характеристик.
Modern approaches to predicting the properties of new materials rely on machine learning methods that process large volumes of data on the chemical composition, crystal structure, and electronic characteristics of substances. Within the consideration of this issue, the capabilities of neural networks, support vector methods, and ensemble algorithms are examined for solving problems of regression analysis and classification in order to determine mechanical, optical, and thermal parameters. The integration of experimental results with data from quantum-chemical simulations ensures improved accuracy of predictions and a reduction in the need for expensive laboratory tests. Issues of model robustness to overfitting are analyzed, as well as methods to improve their generalization ability through regularization techniques, data augmentation, and multi-level validation. Examples of practical implementation demonstrate the effectiveness of the proposed models in the design of materials for high-temperature superconductors, biocompatible polymers, and efficient catalysts used in green chemistry. Significant attention is paid to the development of interpretable models that allow the identification of causal relationships between atomic structure and macroscopic properties. Generative adversarial networks open up opportunities for the generation of new material structures with predetermined characteristics, which revolutionizes traditional methods of materials science. The obtained conclusions are of great importance for accelerating innovation processes in energy, the aerospace industry, and pharmaceuticals, contributing to the transition to data-driven approaches in scientific research. Prospects for further development are associated with the creation of multidisciplinary platforms that combine artificial intelligence, theoretical modeling, and experimental verification to solve complex problems of creating next-generation materials. The analysis covers the fundamental limitations of existing algorithms when working with heterogeneous datasets, including the influence of noise and incompleteness of initial data on the quality of predictions, as well as ways to overcome these limitations through hybrid models combining physico-chemical principles with empirical observations. Such a synthesis allows not only to predict known properties but also to identify previously unknown correlations, opening new horizons for the directed synthesis of substances with unique combinations of characteristics