Развитие вычислительных методов открыло новые возможности для прогнозирования термодинамических свойств веществ, выходящие за пределы традиционных уравнений состояния и эмпирических корреляций. Машинное обучение (МО) опирается на обработку больших массивов данных и выявление скрытых закономерностей между структурой вещества, его составом и наблюдаемыми характеристиками. В отличие от классических моделей, требующих строгих физических предположений, методы МО способны работать с многомерными и нелинейными зависимостями, формируя предсказательные модели высокой точности.
Ключевым преимуществом подхода является возможность интеграции данных различных источников: экспериментальных измерений, квантово-химических расчётов, результатов молекулярной динамики и термодинамических баз данных. Таким образом формируется единая система знаний, где алгоритмы МО выступают инструментом обобщения и интерполяции информации.
Для предсказания термодинамических свойств наиболее часто применяются следующие группы алгоритмов:
Одним из центральных направлений является прогнозирование энтальпии образования и свободной энергии Гиббса, так как эти параметры определяют устойчивость соединений и возможность их синтеза. Традиционные методы, такие как квантово-химические расчёты высокого уровня, требуют значительных вычислительных затрат. Машинное обучение позволяет создать аппроксимации, основанные на ранее вычисленных или измеренных данных, что существенно ускоряет оценку свойств для больших библиотек соединений.
Например, нейронные сети, обученные на данных из квантово-химических баз, могут предсказывать энергии Гиббса для тысяч соединений с точностью, сопоставимой с результатами DFT-расчётов, но при этом в десятки раз быстрее. Это особенно важно при проектировании новых материалов и катализаторов.
Теплоёмкость при различных условиях — ключевая характеристика, определяющая поведение вещества при нагревании или охлаждении. Применение регрессионных моделей и ансамблевых методов позволяет построить предсказательные зависимости теплоёмкости от температуры, давления и состава. В ряде исследований показано, что использование машинного обучения значительно повышает точность по сравнению с традиционными корреляциями, особенно в системах с высокой сложностью межмолекулярных взаимодействий.
Для анализа фазовых переходов применяются методы классификации, которые обучаются на данных по температурам плавления, кипения, критическим точкам. Они позволяют предсказывать фазовые состояния веществ при различных внешних условиях, что имеет значение для разработки фазовых диаграмм и выбора оптимальных технологических режимов.
Особое место занимает интеграция методов машинного обучения с молекулярной динамикой и Монте-Карло моделированием. В таких гибридных подходах МО используется для ускорения расчётов потенциалов взаимодействия или аппроксимации сложных энергетических поверхностей. Это позволяет моделировать поведение систем на больших масштабах времени и пространства без чрезмерных затрат ресурсов.
Примером служит применение нейронных сетей для построения потенциалов межмолекулярного взаимодействия (neural network potentials), которые воспроизводят точность ab initio методов при гораздо меньшей вычислительной сложности. Такой подход успешно применяется для исследования термодинамики жидкостей, сплавов и твёрдых тел.
Эффективность машинного обучения напрямую зависит от полноты и качества исходных данных. Формирование обширных термодинамических баз, таких как NIST Chemistry WebBook, ThermoML или специализированные наборы данных по теплоёмкости и энтальпии, играет ключевую роль. Перед обучением модели проводится очистка данных, устранение выбросов и нормализация признаков.
Для повышения надёжности моделей используют методы перекрёстной проверки, регуляризацию и ансамблевые техники. В результате удаётся минимизировать риск переобучения и повысить способность модели к обобщению.
Современные исследования сосредоточены на создании универсальных предсказательных моделей, способных охватывать широкий класс веществ: от органических молекул до неорганических материалов и сложных смесей. Развиваются методы активного обучения, при которых алгоритм самостоятельно выбирает наиболее информативные данные для дообучения, и методы переноса знаний, позволяющие переносить модели, обученные на одних системах, для анализа других.
Перспективным направлением становится интеграция машинного обучения с автоматизированными лабораториями, где экспериментальные данные в реальном времени используются для корректировки предсказательных моделей. Такой симбиоз открывает возможность ускоренного открытия новых веществ с заранее рассчитанными термодинамическими характеристиками.