Профессор Александр Квашнин из Проектного центра по энергопереходу  и аспирант Фаридун Джалолов представили новый метод машинного обучения для изучения свойств сложных материалов — поликристаллов, композитов и многофазных систем — с точностью, сравнимой с квантово-механическими методами, но применимый к гораздо более крупным системам. В отличие от традиционных методов, ограниченных несколькими сотнями атомов, этот подход использует тензорные потенциалы моментов для активного изучения локальных атомарных сред, позволяя выявлять и исправлять неточности в режиме реального времени. Исследование освещалось журналами Naked Science (RUS), CNews (RUS), Swift Telecast (ENG) и Carbon Chemist (ENG).