Тепловой поток сквозь твёрдое тело можно представить как воду, текущую по системе труб: в одних материалах он мчится стремительно, в других — едва сочится. Инженеры охотятся за веществами, которые почти не пропускают тепло, — своего рода «забитые трубы» на атомном уровне. Такие теплоизоляторы критически важны для энергосбережения и устройств, преобразующих тепловую энергию в электрическую. Нейросеть KappaFormer способна быстро оценивать «пропускную способность» атомной структуры, предсказывая теплопроводность материала.

Секрет KappaFormer кроется в её «физическом чутье». Ещё Людвиг Больцман установил, что перенос тепла связан с хаотичностью движения частиц. В кристаллической решётке атомы непрерывно дрожат; согласованные колебания (фононы) эффективно переносят тепло, тогда как хаотичные — нет. Сеть научилась разделять эти вклады, анализируя геометрию атомного узора. Её обучали в два этапа: сначала на миллионах данных о механическом сжатии и растяжении материалов, а затем доучивали на редких примерах теплопроводности. Удивительно, но этого оказалось достаточно для сверхточных предсказаний — подобно тому, как опытный сантехник определяет засор по звуку трубы, KappaFormer «слышит» тепловое сопротивление в атомной архитектуре.

Просканировав тысячи вариантов, нейросеть выявила вещества с почти нулевой утечкой тепла — их теплопроводность в сотни раз ниже, чем у оконного стекла. Атомная геометрия этих материалов запутывает тепловые колебания, и те быстро затухают, словно звук в расстроенном пианино, где струны не резонируют, а гасят друг друга. Сейчас KappaFormer перенацеливают на поиск материалов с другими заданными свойствами. Физика, «вшитая» в алгоритм, прокладывает путь к материалам будущего — от тепловых щитов для космических аппаратов до компонентов квантовых компьютеров.