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.
Машинное обучение поможет ускорить исследование состава материала
Студент НИТУ МИСИС описал метод, который позволит материаловедам сэкономить время при расшифровке рентгенограмм. Он предложил использовать машинное обучение для прогнозирования фаз кристаллической структуры переходных металлов и их оксидов на основе данных рентгеновской дифракции.
Статья вошла в сборник ML4Materials конференции International Conference on Learning Representations (ICLR), которая считается самой престижной в мире в сфере ИИ согласно среднему индексу цитирования Google.
Один из основных методов, используемых в материаловедении — рентгенофазовый анализ — основан на получении данных о химическом составе материала при помощи рентгеновской дифракции. На практике в процессе производства и во время дифракции в установке дифрактометра образуются различные оксиды и лишние соединения, которые могут мешать идентификации фаз материала, поэтому по-прежнему существует потребность в более надежных и точных методах определения элементов на дифрактограммах.
Машинное обучение уже давно используется для прогнозирования свойств материалов, анализа кристаллической структуры и классификации дифракционных картин. База данных рентгенограмм позволяет проводить идентификацию более конкретным и целенаправленным образом, снижая вероятность ошибок интерпретации. Однако ранее в научных работах такие подходы практически не применялись по отношению к оксидам переходных металлов, которые используются в различных областях – от трубопроводного транспорта до электронных приборов.
«Метод состоит из трех этапов. Сначала, собираются признаки о пиках на спектограммах, то есть подсчитывается позиция, величина, расстояние и площадь каждого пика. Стоит обратить внимание на главный признак — площадь графика между пиками. Он позволяет сравнивать паттерны дифракций разных веществ и находить точные совпадения. С помощью данного алгоритма идет подсчет количества совпадений. Так как пики могут иметь различные отклонения, используется машинное обучение. Полученные признаки, включая количество совпавших пиков, подается в классические алгоритмы машинного обучения для корректировки итогового результата. Самой лучшей моделью стал случайный лес с увеличенной глубиной», – рассказал автор исследования Максим Жданов.
Одной из ключевых функций, используемых для этого анализа, является расчет площади пиков, который применяется для количественной оценки интенсивности дифракционных пиков. Этот аспект позволяет более точно и быстро идентифицировать различные фазы в рентгенограммах, что в будущем может значительно сэкономить время ученому при исследовании материала.
Описанный метод имеет свои ограничения. Идентификация близких фаз по-прежнему может быть неточной в случаях, где рисунок и кристаллическая структура различаются по ряду причин. Помимо прочего, на точность идентификации влияет состояние дифрактометра и предыдущие проведенные эксперименты.
«Сейчас предложенным методом трудно работать с задачами, где встречается множество разных веществ. Стоит попробовать применение нейронных сетей со структурированным латентным пространством, например, как в вариационных автоэнкодерах, для извлечения более важных признаков из разных групп материалов», — отметил Максим Жданов. В будущих исследованиях будет расширен спектр материалов, а также в перспективе проведение тестов на реальных данных.
Telegram 
Дзен 
VK Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Растительная диета давно стала золотым стандартом для тех, кто мечтает о долгой и здоровой жизни. Но китайские ученые внесли серьезные коррективы в этот постулат. Они обнаружили, что большинство местных долгожителей, перешагнувших столетний рубеж, регулярно употребляют в пищу мясо. Особенно заметна эта связь у одной специфической группы пожилых людей, что заставляет по-новому взглянуть на диетические рекомендации для самых старших поколений.
Наш организм не синхронизирован с современным образом жизни и это создает нам много проблем: мы переедаем, страдаем депрессиями и болезнями сердца. Коренным образом с этим бороться нельзя, по крайней мере, не вернувшись к жизни охотников-собирателей. Но значительной части этих проблем вполне можно помочь… носимым устройством. Причем это не далекая перспектива, а реальность уже наших дней.
Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Международная научная группа при участии МФТИ разработала композитный гель-полимерный электролит для аккумуляторов. Этот материал позволит создать безопасные высокомощные батареи, что важно для электромобилей, гаджетов и систем хранения энергии.
Исследователи Центра языка и мозга ВШЭ с помощью магнитоэнцефалографии изучили, как мозг взрослых и детей реагирует на слова при чтении. Они показали, что у детей мозг дольше обрабатывает даже часто употребляющиеся в речи слова, а слова, которые встречаются редко, и псевдослова обрабатывает одинаково — медленно и по частям. С возрастом система перестраивается: высокочастотные слова переходят на быстрый маршрут, а вот новые сочетания букв по-прежнему анализируются медленно.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
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