Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Умный алгоритм предскажет свойства магнитных материалов быстрее и точнее
Международная группа исследователей разработала методику, которая самостоятельно настраивает математическую модель магнитного взаимодействия. Новый алгоритм позволит более реалистично моделировать и проектировать материалы с требуемыми свойствами и предсказывать их свойства перед экспериментальной проверкой.
Результаты опубликованы в журнале Physical Review B. В последние годы активно развивается разработка машинно-обучаемых межатомных потенциалов. Они способны обеспечить быстроту и точность моделирования структуры и свойств материалов. Квантово-механические методы, например, теория функционала плотности дают высокую точность вычислений, однако требуют значительных вычислительных ресурсов и времени. Машинное обучение ускоряет вычисления больших систем, практически не уступая в точности. Одна из острых проблем в применении машинного обучения заключается в обеспечении физической достоверности.
В своей новой работе ученые из МФТИ, Сколтеха, ВШЭ и их иностранные коллеги предложили алгоритм автоматического обучения машинно-обучаемого межатомного потенциала с магнитными степенями свободы. Он ускоряет трудоемкие квантово-механические расчеты при исследовании парамагнитных материалов, при этом сохраняя их высокую точность.
Магнитные моменты становятся новой переменной, что усложняет обучение потенциала. Процесс моделирования с использованием магнитного межатомного потенциала состоит из двух этапов. На первом этапе оптимизируется величина магнитных моментов при фиксированных координатах атомов и параметрах решетки так, чтобы полная энергия системы была минимальна. На втором этапе магнитные моменты фиксируются и выполняется молекулярно-динамическое моделирование, в ходе которого изменяются координаты атомов и параметры решетки с учетом магнитного взаимодействия.
Кроме того, наличие магнитных моментов в функциональной форме потенциалов усложняет его обучение. Для решения этой задачи исследователи разработали алгоритм, который автоматически выбирает оптимальные конфигурации для обучающей выборки. Алгоритм отслеживает конфигурации, возникающие прямо в процессе моделирования с обучаемым потенциалом, и для отобранных конфигураций проводятся расчеты с помощью теории функционала плотности. Полученные данные добавляются в обучающую выборку, на основе которой происходит обучение потенциала.
«Главной особенностью разработанного нами потенциала является возможность отбора конфигураций прямо во время моделирования с обучаемым потенциалом, например, в ходе молекулярной динамики. Таким образом, появляется возможность автоматизировать процесс составления обучающей выборки, так как потенциал сам отбирает релевантные конфигурации для последующего их расчета с помощью теории функционала плотности и дообучения на них. Еще одной особенностью является учет магнитных моментов конфигураций при отборе в ходе активного обучения», — рассказал Иван Новиков, доцент факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, доцент кафедры химической физики функциональных материалов МФТИ, старший научный сотрудник Сколтеха.
Ученые протестировали новый подход на материале CrN с кубической кристаллической решеткой, подобной кристаллической решетке поваренной соли. Свойства этого материала хорошо известны, и поэтому он позволил определить надежность разработанного подхода. Кроме того, особенностью данного материала является то, что при температурах выше комнатной он находится в парамагнитном состоянии, что являлось дополнительным усложнением апробации предложенной методологии. Результаты показали, что алгоритм точно воспроизводит константы упругости и термические свойства. Рассчитанные фононные спектры согласуются с экспериментальными данными. Ученые отмечают, что разработанный алгоритм универсальный и его можно применять для других материалов.
Итак, предложенный подход показал высокую точность в воспроизведении механических, динамических и термических свойств парамагнитного CrN, демонстрируя ресурс для широкого применения в материаловедении.
«Мы планируем добавить неколлинеарный магнетизм в функциональную форму нашего потенциала. Также мы хотим разработать и апробировать метод предсказания температуры перехода в парамагнитное состояние с использованием метода Монте–Карло с переворотом магнитных моментов в ходе молекулярной динамики», — поделился планами на дальнейшие исследования Иван Новиков.
В работе участвовали ученые из МФТИ, Сколтеха, НИУ ВШЭ, Института химии твердого тела и механохимии СО РАН, Института биохимической физики имени Н. М. Эмануэля РАН, Института Материаловедения Кальяри (Италия), Центра материалов Леобен (Австрия).
Telegram 
Дзен 
VK Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
Лето 2025 обещает насыщенную линейку научно-фантастических сериалов на ведущих стриминговых платформах. От адаптаций культовых романов до масштабных космических одиссей — мы отобрали проекты, на которые стоит обратить внимание.
Исследователи разобрались с тем, что происходит в организме пластикоядных гусениц при поедании и переваривании самого распространенного пластика. Оказалось, что для их здоровья это не проходит бесследно, но, похоже, есть способ помочь и гусеницам, и осуществляемому ими процессу разрушения искусственных полимеров.
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.
В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно