Но задача, которая стоит перед ребятами, – довести эти параметры до 50 процентов. Если и это удастся сделать, это вообще будет уникальный опыт. Поэтому спасибо вам огромное за эту работу.
Ещё один выступающий. Я хотел бы предоставить слово Семёну Будённому. Семён является сотрудником Института искусственного интеллекта. Там более 100 уникальных специалистов в области искусственного интеллекта. Они сейчас работают в том числе над мультимодальными fusion-моделями, о чём Вы говорили в своём выступлении. И здесь ребята говорили, что это последний тренд в области искусственного интеллекта – мультимодальные, мультиязычные и мультизадачные модели, те, которые уже максимально приближены к человеку.
Ребята работают там над 30 подобного рода проектами, и Семён развивает гибридные направления на стыке квантовой химии и нейросетевых архитектур. Если можно, Семён несколько слов на эту тему скажет.
В.Путин: Семён Будённый. Не Семён Михайлович, нет?
С.Будённый: Нет.
Г.Греф: Но родственник.
С.Будённый: Нет-нет.
Г.Греф: Нет? Значит, меня обманули, сказали, что родственник.
В.Путин: Нехорошо, когда руководителя «Сбера» обманывают. Внимательно следите за возможными потерями.
Пожалуйста.
С.Будённый: Владимир Владимирович! Герман Оскарович!
Я бы хотел рассказать о сегодняшних трендах искусственного интеллекта при создании новых материалов. Я постараюсь ответить на три вопроса.
Первое – в состоянии ли искусственный интеллект создавать принципиально новые технологии, ранее не доступные человеку?
Далее я хочу рассказать о существующих заделах, существующих результатах Института искусственного интеллекта, неких зачатках.
И дальше я хочу предложить некие конкретные меры, как эти технологические зёрна можно дальше культивировать.
Когда мы говорим об искусственном интеллекте в синтезе новых материалов, я бы хотел отметить одно важное свойство – эмергентность. По аналогии с тем, как живые организмы, образовываясь в сложные группы, превращаются из хаоса в лаконичные потоки групп и приобретают новые функции, например, функции сопротивления хищнику – рои пчёл или стаи птиц и так далее, то, соответственно, искусственный интеллект, как сложная система, в состоянии также приобретать новую функцию, генерировать новые технологии, ранее человеку недоступные и невоспроизводимые.
И первый вопрос, на который мы пытались здесь ответить принципиально: а можно ли существующий цикл, жизненный цикл производства новых материалов сократить на порядки? Хороший пример – известный всем материал графен, за открытие которого наши соотечественники получили Нобелевскую премию.
Этот материал обладает рядом уникальных свойств, и, к слову, институт AIRI [Artificial Intelligence Research Institute] совместно с университетом «Иннополис» по предложению управления исследований и инноваций «Сбера» взялся за создание крупнейшей базы данных, цифровой базы данных двумерных материалов с помощью искусственного интеллекта и в ближайшее время сделает её доступной. Это очень важно для развития анализа данных в приложении синтеза новых материалов.
Когда мы говорили про эмергентность, про создание принципиально чего-то нового, ранее не существующего в природе и не воспроизводимого человеком, и [про] второй фактор – вопрос времени: можем ли мы искусственный интеллект заставить создавать новые технологии за считаные месяцы? Частично на этот вопрос институт AIRI ответил, когда предсказал с помощью графовых нейронных сетей, рассчитал и экспериментально подтвердил новый перечень материалов с экзотическими свойствами – так называемые квазикристаллы. Этих материалов практически не существует в природе, они при этом являются уникальными с точки зрения свойств. Так, например, они могут потенциально быть применены в области электростроения. У них аномальное поведение проводимости с изменением температуры. Также они могут быть использованы как упрочнители в металлах, сплавах металлов.
Как известно, раньше человек больше доверялся интуиции и методом проб и ошибок искал различные рецептуры, для того чтобы добиться лучших результатов при рецептуре материалов. Дальше, сумев этот опыт обобщить, формализовав его, он получил некие рычаги управления этими рецептурами.
Но сейчас то состояние, когда искусственный интеллект, обладая своей «интуицией», в состоянии это сделать за минуты и предсказать, например, такой класс материалов, который представляет здесь бинарный металл. И это то, что было рассчитано, предсказано и подтверждено экспериментально, и эти результаты были опубликованы в одном из престижных мировых журналов в области кристаллографии.
Есть другой пример из области, например, энергетики. Наши специалисты в состоянии были рассчитать 650 тысяч различных компонентов для электрокатализаторов. Обманув вычисления на первых принципах, заменив квантовохимические расчёты, расчёты квантовой химии, для сложных соединений, с помощью искусственного интеллекта мы ускорили расчёты до секунды и в состоянии были быстро предсказать свойства для новой решётки с новым атомным составом. В данном конкретном случае это тоже не какой-то нарисованный объект, это решётка, которая представляет структуру, которую мы рассчитали буквально за секунду с помощью искусственного интеллекта.
Мы понимаем, что, целясь создавать принципиально новые технологии, ранее недоступные человеку, мы также не должны забывать про совершенствование действующих технологий. Если говорить про материалы, одна из перспективнейших технологий – это фотовольтаика.
Мы показали и доказали потенциал в приросте КПД на 0,5 процента. Напомню, КПД – доля энергии, которая конвертируется из Солнца в электроэнергию. Казалось бы, 0,5 процента – это немного, но тот технологический рецепт производства солнечных панелей с помощью искусственного интеллекта, увеличивая показатель КПД на 0,5 процента, порождает дополнительную ёмкость генерации электроэнергии – девять гигаватт в час электроэнергии, и в абсолютном значении это уже вполне себе приемлемо. Это сопоставимо, по нашим оценкам, примерно с порядком 2500 жилых хозяйств. Это вполне себе немало, и дальнейшее увеличение КПД позволяет эту ёмкость электроэнергии увеличить. Здесь мы с нашим партнёром – одним из крупнейших производителей солнечных панелей – уже доказали этот потенциал.
Прагматичный подход в синтезе новых материалов требует работы в условиях неопределённости, малых ресурсов и противоречий. Например, задача конструкторских изысканий, что актуально в машиностроении, – мы решаем задачу в условиях следующих противоречий: мы хотим иметь максимально лёгкий материал, но при этом максимально прочный, и для этого мы создавали модели, которые создают рисунок пористости материала таким образом, чтобы в процессе его 3D-печати его прочность была максимальной. Здесь конкретные образцы, которые мы буквально недавно синтезировали с помощью 3D-принтера, и все эти расчёты были проведены с помощью генеративных моделей.
Мы как учёные часто вдохновляемся искусством, и стоит отметить, что, например, здесь по стихотворению Мандельштама сгенерировано изображение с помощью модели Kandinsky, обученной на «Кристофари» специалистами «Сбера». И в основе мультимодальной технологии, которая синтезирует такие объекты, как раз лежат те же самые нейросетевые архитектуры, которые мы используем в синтезе новых материалов.
Закончу свой доклад не тезисом, что у нас есть проблемы, а, скорее, тезисом, что у нас есть колоссальные возможности. Мы хотим перейти из мира цифрового в, так сказать, физический мир. Генеративная совокупность всех возможных материалов, которые искусственный интеллект в состоянии синтезировать, превышает количество атомов во Вселенной, и это цифровой мир. Когда я говорю про цифровой мир, это могут быть рецептуры сплавов, чертежи, химические формулы для новых химических элементов в фармацевтике. Этот объём колоссальный. Но узкое горлышко в этой истории – это синтез, это оборудование. И если мы его расширим, то мы дадим новые возможности нашим промышленностям, создадим новые технологии, новые эмергентные технологии, ранее не доступные человеку.
Здесь конкретное предложение – сфокусироваться на создании так называемых полигонов цифровых технологий с возможностью быстрого прототипирования, создания экспериментальных образцов, материалов по результатам синтеза искусственного интеллекта. Если мы создадим такой поток, расширив эту воронку, мы дадим колоссальные возможности для промышленности. И на этой площадке должен быть равный доступ и со стороны учёных, и со стороны бизнеса.