"Так как доступ к суперкомпьютерам и зарубежному ПО сильно ограничен, мы планируем разработать программный продукт, который позволил бы нам предсказывать стабильность соединений без использования больших вычислительных мощностей. В своей работе мы объединяем принципы, которые были до нас хорошо известны, с разработанными нами подходами," - сказал ученый.
По его словам, одной из главных задач современного материаловедения является поиск новых конструкционных и функциональных материалов - металлов, керамики, полимеров - и их композитов. При этом для предсказания стабильности новых соединений применяются методы цифрового материаловедения, которые включают в себя большой пул зарубежных программ для моделирования и предсказания свойств материалов, а также базу данных, насчитывающую тысячи результатов экспериментов, для использования машинного обучения. "Все это требует колоссальных вычислительных мощностей. В России есть собственные вычислительные кластеры: у Российской академии наук, Московского госуниверситета. Но они все очень активно используются, а новых нет", - пояснил Карпенков.
Ученые планируют реализовать проект в течение трех лет при поддержке гранта Российского научного фонда.