ИИ и сложнейшие проблемы мира · Химия и материалы · arXiv · 2026-10-22
JANUS: мультимодальная фундаментальная нейросетевая модель-сэмплер для неупорядоченных материалов
Оригинальное название: JANUS: A Multi-modal Foundation Neural Sampler for Disordered Materials
JANUS — это мультимодальный нейросетевой сэмплер, который совместно исследует химический состав, атомную структуру и объём, обучаясь непосредственно на энергии системы и не требуя заранее сгенерированных равновесных конфигураций. Он восстанавливает свободную энергию и фазовое поведение примерно на три порядка меньшим числом вычислений энергии, чем референсное сэмплирование методом Монте-Карло, воспроизводит наблюдаемый в экспериментах локальный химический порядок в многокомпонентных сплавах, а в связке с эволюционным агентом на основе языковой модели позволяет эффективно проектировать сплавы со сбалансированными оптическими и механическими свойствами. На полупроводниках, включая кремний и алмаз, он исследует вакансии и легирующие примеси, охватывающие 15 элементов, восстанавливает известные дефекты, такие как E-центр в кремнии, и выявляет новые пары и тройки дефектов-кандидатов для квантовой инженерии, включая S-Ti в кремнии и B-[O]-O в алмазе, причём глубокие состояния в запрещённой зоне подтверждены расчётами по теории функционала плотности с гибридными функционалами.