Mnoho materiálů už vědci znají desítky let, přesto je nemohou naplno zkoumat. Důvod je překvapivě prostý. V jejich krystalové struktuře často chybí atomy vodíku, bez kterých nelze spolehlivě provádět počítačové simulace. Právě tento problém se nyní podařilo obejít týmu z Paul Scherrer Institute ve Švýcarsku.

Výzkumníci vedení Giovannim Pizzim vytvořili model umělé inteligence s názvem XtalPaint, který dokáže odhadnout, kam chybějící atomy patří. Nejde přitom o náhodné doplňování. Algoritmus vychází z okolního uspořádání atomů a hledá řešení, které odpovídá fyzikálním zákonům i chemickým vazbám.

Rentgen má s vodíkem dlouhodobý problém

Vodík je nejlehčí prvek periodické soustavy a proto se při běžné rentgenové difrakci hledá velmi obtížně. Rentgen totiž reaguje především na elektrony a těch má vodík pouze jeden. Ve výsledku se často stává, že je jeho poloha určena nepřesně nebo v datech chybí úplně.

To je problém hlavně pro výpočetní chemii. Simulace elektrické vodivosti, tepelného chování nebo stability materiálů vyžadují přesné souřadnice všech atomů. Pokud však vodík chybí, nelze výsledkům důvěřovat a řada jinak zajímavých materiálů tak zůstává stranou.

Namísto zdlouhavého ručního doplňování se proto vědci obrátili na umělou inteligenci. Inspiraci našli v technologiích, které se běžně používají při úpravě fotografií. Stejným způsobem, jakým dokáže AI dopočítat chybějící část snímku, se naučila doplňovat i chybějící části krystalové struktury.

Přesnost překvapila i samotné autory

Na rozdíl od modelů, které vytvářejí nové materiály úplně od začátku, XtalPaint pracuje pouze s tím, co v datech schází. Zachová známou část krystalu a doplní jen atomy, které nebylo možné experimentálně určit.

Při ověřování dostala umělá inteligence stovky struktur, ze kterých vědci schválně odstranili atomy vodíku. Jejím úkolem bylo vrátit je zpět na správná místa. Ve 87 procentech případů se trefila přesně. U dalších deseti procent navrhla uspořádání, které bylo podle výpočtů dokonce energeticky stabilnější než původní záznam v databázi. Podle autorů tak metoda dosáhla celkové úspěšnosti 97 procent.