Исследования, проведенные авторским коллективом (глубинные интервью), а также личный опыт авторов показывают, что в сегменте химической технологии присутствует проблема длительных и трудоемких НИОКР. В большинстве случаев длительные сроки на проведение НИОКР заставляют R&D лаборатории отказываться от дополнительных внутренних и внешних заказов, тем самым теряя потенциальную прибыль.

Для решения обозначенной проблемы предлагается использовать специализированное ПО - цифровой двойник химических R&D, позволяющее экономить до 47% времени исследований на всех этапах химического НИОКР, заменяя теоретические исследования и линейные эксперименты моделированием химической лаборатории и пилотного производства, а также снижающее чувствительность к квалификации персонала, выполняющего НИОКР.

Рынок НИОКР, направленных на разработку химических веществ, в РФ представляется достаточно большим на сегодняшний день и составляет порядка 32,2 млрд. руб. с потенциалом роста до 140 млрд. руб. к 2030 году. Если рассматривать мировой рынок, то он почти на 2 порядка больше и равен 59 млрд. долл. США.

Респонденты глубинных интервью подтверждают потенциал замены физических исследований моделированием, хотя существующие в настоящей момент предложения на рынке не удовлетворяют всем требованиям пользователей, со значительными слабостями по качеству предсказания новых веществ, их свойств, а также скоростью самого процесса моделирования.

В настоящее время изучены свойства атомных соединений очень широкого диапазона и известна физико-химическая база строения и свойств атомов и их комбинаций. Однако, квантовомеханические расчеты на основе взаимодействия электрических зарядов электронов и атомов требуют решения сложных уравнений и, хотя обеспечивают высокую точность, не всегда возможны в случае сложного устройства атомов или их соединений.

В разрабатываемом ПО заложен авторский инженерный алгоритм расчета взаимодействия, образования и распада стабильной комбинации атомов исходя из более простой инженерной теории Бора, но с учетом известных принципов квантовой механики. При рассмотрении взаимодействия атомов учитываются электрические, электромагнитные и гравитационные поля ядер и электронных оболочек с известными свойствами и геометрией. Суммарное взаимодействие рассчитывается с применением численных методов моделирования в механике, а условия, приводящие к взаимодействию, рассматриваются как внешние. Определяются внешние условия, приводящие к объединению или разъединению атомов.

Определяются устойчивые атомные комбинации. Результаты расчета запоминаются в базе данных и используются при обучении, в сравнении с известными данными для получения более точного результата или оценки точности предсказания свойств.

Применение ПО рассматривается для разработки новых веществ и материалов, проектирования материалов и веществ с заданными свойствами, для определения технологии производства необходимых химических соединений.

Поддержку авторским математическим алгоритмам будет составлять ИИ на базе генетического алгоритма, позволяющий формировать базу данных веществ и внешних условий, а также осуществлять выбор оптимальных веществ на основании тепловых карт стабильности веществ, требуемых свойств, условий получения и иных критериев, задаваемых пользователем.

Разработанное ПО будет актуально в первую очередь организациям с собственными химическими R&D лабораториями, иным организациям химико-технологического профиля, заинтересованным в проведении химических НИОКР, а также исследовательским и учебным организациям.

Цель работы: Разработка цифрового двойника химических R&D на базе самообучающегося ИИ, позволяющего экономить до 47% времени исследований на всех этапах химического НИОКР.

Задачи работы:

1. Квантовомеханические расчёты для уже изученных свойств атомных соединений очень широкого диапазона и известной физико-химической базы.

2. Разработка авторского инженерного алгоритма расчёта взаимодействия, образования и распада стабильной комбинации атомов.

3. Определение, систематизация и каталогизация внешних условий, приводящих к объединению или разъединению атомов.

4. Определение, систематизация и каталогизация устойчивых атомных комбинаций.

5. Формирование базы данных химических веществ для обучения ИИ.

6. Адаптация существующего генетического алгоритма ИИ под цели данной работы.

7. Формирование базы данных аппаратного оформления химико-технологических процессов в лаборатории и на производстве.

8. Разработка программной оболочки.

9. Последовательная реализация ПО в виде прототипа (пред-MVP) –> минимально жизнеспособного продукта (MVP) –> коммерческого ПО.

В настоящее время ведется работа по созданию прототипа. Финансовая поддержка на начальном этапе (Этап 1 НИОКР) необходима для привлечения дополнительных специалистов, подтверждения всех научных гипотез и представления возможности программной реализации идей, лежащих в основе работы.

На втором этапе (Этап 2 НИОКР) будут привлечены специалисты по программированию и ИИ, в результате чего будет создан MVP, снабженный функциями автоматизированного формирования базы данных веществ (на основе генетического алгоритма ИИ) и выбора оптимальных по заданным критериям. Также ИИ будет позволять формировать лабораторное и промышленное оформление процесса получения новых веществ.

Программное обеспечение (ПО) относится к химической отрасли и является цифровым двойником химических R&D, позволяющим экономить до 47% времени исследований на всех этапах лабораторного химического НИОКР, заменяя теоретические исследования и линейные эксперименты моделированием химической лаборатории и пилотного производства, а также снижающее чувствительность к квалификации персонала, выполняющего НИОКР.

ПО позволит проводить расчет свойств молекул и кристаллических решеток, включая возможность их образования, стабильного существования и распада в определенных физических условиях, формирование экспертной базы с оценкой параметров принимаемых решений, а также позволит моделировать процесс синтеза и определять основные элементы технологической схемы опытного производства для формирования понимания о лабораторной и промышленной реализуемости производства нового вещества.

Авторские математические алгоритмы позволят на основании расчетов предсказывать результаты химических реакций и свойства получающихся веществ.

В ПО предусмотрен алгоритм добавления новых веществ с известными свойствами для уточнения алгоритма предсказания свойств новых соединений.

ИИ на основании генетического алгоритма, экспертной базы и геометрии электростатического поля молекулы оценивает геометрию положения молекул в макрообъеме, адекватно отражающего свойства вещества из заданных молекул в реальном мире. Сравнивая полученные характеристики для различных молекул, проводится подбор оптимального соединения и определяется технология с оптимальными параметрами производства вещества на основании статистической модели

На следующем этапе работы будут приводиться рекомендации для лабораторной реализации синтеза подобранных веществ, а также элементы пилотной промышленной технологической схемы производства этих веществ. В связи с этим пользователь будет иметь возможность не только с научной точки зрения рассматривать новые химические реакции и получаемые в результате вещества, но также и прогнозировать возможность промышленного производства этих веществ.

Собственная (экспертная) база данных, наполненная известными веществами с доказанными свойствами, будет основываться на перерасчете по авторским математическим алгоритмам характеристик существующих веществ и реакций их получения, с последующим прогнозированием новых веществ и их свойств с учетом обновленного базиса веществ.

На страницу проекта