Японські науковці розробили ШІ DIVE для аналізу наукових статей та пошуку нових енергоматеріалів

Фахівці з Інституту передових досліджень матеріалів (WPI-AIMR) при Університеті Тохоку презентували революційний інструмент на базі штучного інтелекту під назвою DIVE. Ця система, чия назва розшифровується як Descriptive Interpretation of Visual Expression, покликана радикально прискорити процес виявлення перспективних матеріалів для енергетики шляхом автоматизації аналізу наукових публікацій.

Розробка вчених Університету Тохоку значно підвищує ефективність опрацювання наукових даних, що є критично важливим для сучасної інженерії. Система DIVE була створена як відповідь на виклики галузі, де традиційні методи пошуку нових сполук часто виявляються занадто повільними та трудомісткими для швидкого технологічного прогресу.

Творці технології зазначають, що повністю автономні рішення, здатні безпомилково пов’язувати результати експериментів із відкриттям нових матеріалів, все ще перебувають на початкових стадіях розвитку. DIVE дозволяє ефективно вилучати та структурувати інформацію, яка зазвичай залишається недоступною для стандартних алгоритмів аналізу, створюючи місток між теорією та практикою.

Однією з ключових особливостей DIVE є її здатність зчитувати точні експериментальні показники безпосередньо з графіків, діаграм та ілюстрацій, що містяться в наукових статтях. Ця функціональність перетворює статичні візуальні елементи досліджень на структуровані масиви даних, які стають повністю придатними для подальшого машинного опрацювання.

На момент офіційного представлення система вже встигла опрацювати понад 4000 наукових робіт, сформувавши базу з більш ніж 30 000 окремих записів. Такий колосальний обсяг накопиченої інформації дозволяє дослідникам проводити масштабні порівняльні аналізи та виявляти приховані закономірності, які практично неможливо помітити під час ручного вивчення літератури.

Під час тестування на матеріалах, призначених для твердотільного зберігання водню, DIVE продемонструвала значну перевагу над існуючими аналогами. Точність вилучення даних цією системою виявилася на 10–15% вищою, ніж у провідних комерційних моделей штучного інтелекту, і більш ніж на 30% перевищила показники систем із відкритим вихідним кодом.

Програмний комплекс оснащений зручним діалоговим інтерфейсом, що дозволяє досліднику просто задати необхідні технічні параметри. Протягом лічених хвилин система видає перелік відповідних матеріалів, включаючи ті, що раніше не були детально описані, що дозволяє реалізувати концепцію «зворотного проектування» (inverse design), коли властивості задаються наперед, а ШІ підбирає оптимальний склад.

Технологія DIVE була успішно інтегрована з Цифровою водневою платформою (Digital Hydrogen Platform, DigHyd), яка на сьогодні є найбільшою у світі базою даних у галузі твердотільного зберігання водню. Ця спеціалізована цифрова екосистема створює надійний фундамент для цілеспрямованого проектування нових матеріалів, необхідних для екологічного майбутнього.

За словами професора Хао Лі з WPI-AIMR, глибоке розуміння фундаментальних властивостей матеріалів є ключовим фактором успіху водневої енергетики. Він переконаний, що ця галузь має стати безпечною, доступною та придатною для широкого промислового впровадження, а нові інструменти аналізу допоможуть досягти цієї мети значно швидше.

Професор Лі також наголосив, що впровадження DIVE здатне суттєво скоротити шлях від теоретичного відкриття до практичної реалізації технологій. Спільна робота DIVE та платформи DigHyd формує безперервний цикл оновлення даних, що щоденно поповнюється результатами найсвіжіших світових досліджень, прискорюючи науковий цикл у рази.