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 Гостингом (от английского «призрак») называют ситуацию, когда человек прекращает общение или отношения, «пропадая с радаров» без объяснения причин. Исследователи из США сымитировали такое поведение, а затем проанализировали реакцию людей на него.
Когда добиться чего-то сразу не получается, потерпев неудачу, легко опустить руки и отказаться от намеченной цели. Однако в недавнем исследовании ученые показали, что поддержать мотивацию можно с помощью нехитрого приема. Нужно думать не о деньгах, израсходованных на достижение желаемого, а сместить фокус на время и мысли о том, что оно потрачено на самосовершенствование.
Квантовую механику активно применяют не только в науке, но и при некоторых расчетах, связанных с работой электроники. Несмотря на заметные практические результаты, эта отрасль науки не имеет единых взглядов на то, как на самом деле устроена та самая физическая реальность, которую квантовая механика призвана описывать.
Квантовую механику активно применяют не только в науке, но и при некоторых расчетах, связанных с работой электроники. Несмотря на заметные практические результаты, эта отрасль науки не имеет единых взглядов на то, как на самом деле устроена та самая физическая реальность, которую квантовая механика призвана описывать.
Гостингом (от английского «призрак») называют ситуацию, когда человек прекращает общение или отношения, «пропадая с радаров» без объяснения причин. Исследователи из США сымитировали такое поведение, а затем проанализировали реакцию людей на него.
В древней истории скифы занимали значительное место. Их внешность и обычаи подробно описал Геродот. Скифские курганы распространены по всей Евразийской степи — от Внутренней Монголии до севера Причерноморья. Одна из характерных черт материальной культуры — знаменитый звериный стиль. Археология не дала убедительных ответов на вопросы о происхождении скифов, а также о том, кто их прямые потомки. Ученые возлагают надежды на палеогенетику.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Борщевик занимает почти 300 тысяч гектаров в 39 регионах России. Известно о 12 нижегородцах, восьми петербуржцах и двух москвичах, пострадавших от вредителя этим летом. У некоторых ожоги составляют от 30 до 80% тела. На этой неделе Госдума приняла закон и обязала землевладельцев бороться с этим опасным растением. Но, помимо борщевика, есть и другие часто встречающиеся и почти настолько же токсичные представители флоры, о которых мы почти ничего не знаем. Ученые Пермского Политеха рассказали, можно ли прикасаться к борщевику ночью, как безобидный ландыш может привести к летальному исходу, а чистотел к отказу почек, и что будет если съесть мед, собранный с ядовитых растений.
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