# ИИ-фреймворк Пекинского университета ускорил анализ тепловых свойств материалов

ИИ · 2 ноября 2026, 01:00 · Новости будущего
Адрес: https://xn----btbbgegr2bjbg3anrb0h.xn--p1ai/2026/11/01/avtomatizirovannyi-freimvork-uskorit-analiz-teplovyh-svoistv-materialov/

Команда Пекинского университета под руководством Сун Бэя разработала фреймворк Vibe-FDTR, который автоматизирует анализ данных FDTR и проектирование экспериментов с помощью ИИ

Фреймворк Vibe-FDTR автоматизирует анализ данных FDTR — метода, где лазером нагревают образец и по отражённому сигналу определяют теплопроводность, теплоёмкость и другие тепловые свойства. Эти данные критически важны для электроники, авиации, ядерной энергетики и других отраслей. Исследователю достаточно описать задачу на естественном языке: ИИ сам обработает данные, оценит чувствительность измерений, подберёт параметры, проанализирует неопределённости и предложит план эксперимента.

Система состоит из двух частей: кода для расчётов по методу FDTR и инструкций для ИИ в виде последовательных шагов. Также есть «экспертный слой» — он помогает решать нестандартные задачи, например подбирать условия для измерений или искать причины ошибок.

Учёные проверили Vibe-FDTR на 16 задачах: 7 с синтетическими данными и 9 с реальными измерениями (золото и графит). В простых задачах точность составила 100%, в сложных — 98,9%. Время выполнения сократилось на 65–69%, а затраты — на 87,7% по сравнению с существующими методами. Для сравнения: без «инструкций для ИИ» (Agent Skills) успех падал до 91,4% и 36,7%, а без них и без расчётного кода — до 38,6% и 0%.

Авторы считают, что подход можно распространить на другие методы измерения тепловых свойств, например TDTR и TTG. Код Vibe-FDTR уже открыт на Github.

Источник: [Пекинский университет](https://news.pku.edu.cn/info/2881/3323391.htm)
Теги: искусственный интеллект, анализ данных, тепловые свойства, исследования, автоматизация