Кажется, мы постепенно подходим к моменту, когда новые материалы будут создавать не в лаборатории, а сначала в датасете «Норникель» и Институт Курнакова РАН запускают проект по созданию ИИ-платформы для генерации новых материалов на основе палладия. По сути это попытка собрать один из первых в России полноценных industrial-grade datasets для цифрового материаловедения. Что особенно интересно: десятки тысяч экспериментальных измерений, накопленных ИОНХ РАН за десятилетия, впервые превращаются в обучающую среду для ИИ. Не статьи. Не abstract’ы. А реальные данные: составы, кристаллические структуры, физико-химические свойства, поведение материалов в разных условиях. На первом этапе минимум тысяча уникальных составов. Дальше идет генеративное проектирование новых материалов под конкретные задачи промышленности. И вот здесь начинается самое важное.Сегодня поиск нового материала – это годы экспериментов. ИИ пытается превратить это в задачу предсказания: если изменить структуру, то как изменятся свойства? Если нужен материал под экстремальную температуру, сверхтонкое покрытие или конкретную электропроводность, то можно ли сгенерировать его заранее? Один из главных кейсов – попытка заменить золото в микроэлектронике. Сейчас индустрия ежегодно использует около 250 тонн золота: контакты, дорожки, покрытия. Но при миниатюризации электроники старые материалы начинают упираться в физические ограничения. Палладий здесь выглядит почти идеальным кандидатом: дешевле золота, легче и при этом хорошо работает в защитных и контактных покрытиях. Фактически задача ИИ-платформы звучит так: «сгенерируй материал под конкретный техпроцесс». Например: для серверных ИИ-процессоров, силовой электроники электромобилей, промышленных датчиков, будущих сверхтонких покрытий. И это похоже не просто на «AI for science», а на переход к модели, где промышленность начинает обучать собственные фундаментальные ИИ на уникальных отраслевых данных.