«Сибур» внедряет методы машинного обучения и искусственного интеллекта для ускорения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в области нефтегазохимии. Компания выстраивает партнерства с ведущими университетами в рамках программ частно-государственного взаимодействия, стремясь создать единую платформу для совместных исследований.
Одно из ключевых направлений — применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования связи между структурой и свойствами веществ, виртуального скрининга катализаторов и рецептур, а также подбора оптимальных условий синтеза. Специалисты компании разработали математический подход к генерации экспериментальных условий, позволяющий существенно сократить число лабораторных и пилотных испытаний и ускорить создание новых продуктов.
В настоящее время ученые «Сибура» занимаются алгоритмом цифрового поиска новых постметаллоценовых катализаторов, а также проектами в области специальных полимеров и суперконструкционных пластиков.
Цифровые двойники и оптимизация производства
Второе направление работы связано с созданием цифровых двойников промышленных установок и оптимизацией технологических режимов с помощью искусственного интеллекта. Речь идет о предиктивном управлении, снижении энергоемкости, повышении селективности процессов и уменьшении экологической нагрузки.
Для достижения этих целей специалисты компании работают в тесном сотрудничестве с физиками, химиками и математиками, добиваясь кратного сокращения вычислительной сложности моделей при одновременном росте точности прогнозов. Ожидается, что подобные решения позволят на порядки сократить сроки проектирования, запуска и последующего управления сложными производственными объектами.
Анализ больших данных о поведении материалов
Третье направление — работа с большими массивами данных о качестве и поведении полимерных материалов у клиентов. Данные охватывают широкий спектр применений: от упаковки и автокомпонентов до медицинских изделий. Цель — создать базу, которая позволит искусственному интеллекту самостоятельно конструировать молекулы с заданными свойствами.
«Для нас искусственный интеллект — это способ принципиально изменить саму логику научных исследований в химии. Совместные проекты с партнерами позволяют работать на стыке химии, математики и ИИ и решать задачи, которые невозможно закрыть в рамках одной дисциплины или одной команды. Такой подход открывает новые горизонты как в разработке катализаторов и передовых полимерных материалов, так и в управлении процессами научного поиска и дальнейшего масштабирования полученных технологий», — отметил Ильназ Зарипов, кандидат химических наук, генеральный директор научно-исследовательского центра «Сибур Инновации».
Ускорение процессов исследований и разработок является одной из стратегических задач «Сибура». Развитая сеть исследовательских и инновационных центров позволяет компании эффективно адаптировать портфель продуктов под запросы ключевых отраслей, разрабатывать и масштабировать до промышленного использования собственные наукоемкие технологии в области специальной, средне- и малотоннажной химии.
Это способствует достижению технологической независимости страны, защищенности производственных цепочек компании и ее клиентов, а также реализации целей национального проекта «Новые материалы и химия».