Разработка программного комплекса на основе искусственного интеллекта для моделирования микрокинетики гетерогенных каталитических процессов с целью поиска и генерации новых катализаторов

Объектом исследования являются системы предсказания энергий активации и адсорбции на поверхности катализаторов с использованием Graph Neural Networks и Transformer-моделей. Целью работы являются создание инструмента ускоренного поиска и генерации новых катализаторов путем интеграции ИИ-предсказаний с микрокинетическим моделированием. В процессе исследования были применены следующие методы: − глубокое обучение на основе ансамблей нейросетей, объединяющих данные о кристаллической структуре катализаторов и энергетических профилях реакций; − микрокинетическое моделирование промышленных условий; − гибридное обучение, интегрирующее ИИ-предсказания с экспериментальными данными. Основными результатами работы являются программный комплекс нового поколения для моделирования микрокинетики гетерогенных каталитических процессов на основе современных архитектур искусственного интеллекта. Новизна работы заключается в создании первого полностью отечественного комплекса, интегрирующего ИИ с промышленным микрокинетическим моделированием без зависимости от зарубежных решений. Область применения охватывает нефтегазовый сектор, энергетику, производство аммиака, процессы органического синтеза, утилизацию CO₂ и развитие водородной энергетики. Комплекс разработан в двух вариантах: облачная версия для распределенных вычислений и локальная версия для использования при ограниченном доступе к сетям. Экономическая значимость проекта определяется возможностью снижения затрат на НИОКР не менее чем на 40% и сокращением времени проектирования новых катализаторов в 3–5 раз. Экспортный потенциал значителен: уникальность продукта позволит занять до 5–7% от быстрорастущего мирового рынка программного обеспечения для химии и материалов (прогноз к 2030 году составляет 4–5 млрд долларов США). Проект полностью соответствует приоритетным направлениям развития Российской Федерации, включая цифровые технологии, новые производственные технологии и экологические технологии. Прогнозные предположения развития предполагают расширение возможностей комплекса путем добавления модулей для моделирования других классов катализаторов (электрокаталитические системы, фотокаталитические материалы), моделирования реакторов, тестирование полученных материалов, а также развитие SaaS-версии платформы для привлечения международных коллаборативных проектов в области ускоренного открытия материалов.