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 Биологи впервые составили глобальную цифровую карту подземных микоризных сетей (грибных систем, связывающих корни растений) нашей планеты. Выяснилось, что общая протяженность этих невидимых нитей составляет около 110 квадриллионов километров — эквивалентно одной десятой части звездного диска Млечного Пути. Эти скрытые структуры играют фундаментальную роль в поддержании наземных экосистем и глобальной регуляции климата.
Биологи доказали, что способность млекопитающих восстанавливать утраченные конечности и их части не исчезла в ходе эволюции, а просто заблокирована на генетическом уровне. Во время экспериментов на животных авторы работы успешно вырастили заново кости, суставы, связки и сухожилия, которые обычно не восстанавливаются после ампутации.
С возрастом иммунные клетки постепенно теряют чувствительность к воспалительным сигналам, и этот процесс начинается уже в 30–40 лет, выяснили ученые Сеченовского Университета совместно с коллегами из НИИ фундаментальной и клинической иммунологии (Новосибирск). При этом в организме нарастает хроническое воспаление, создавая парадоксальную ситуацию: сигналы усиливаются, а реакция клеток на них ослабевает.
Биологи впервые составили глобальную цифровую карту подземных микоризных сетей (грибных систем, связывающих корни растений) нашей планеты. Выяснилось, что общая протяженность этих невидимых нитей составляет около 110 квадриллионов километров — эквивалентно одной десятой части звездного диска Млечного Пути. Эти скрытые структуры играют фундаментальную роль в поддержании наземных экосистем и глобальной регуляции климата.
Согласно американским СМИ, небольшая часть модуля МКС «Звезда» больше не будет использоваться космонавтами. Причиной якобы стала невозможность ликвидировать утечки воздуха в ней, несмотря на попытки, предпринятые «Роскосмосом» 5 июня 2026 года.
Биологи доказали, что способность млекопитающих восстанавливать утраченные конечности и их части не исчезла в ходе эволюции, а просто заблокирована на генетическом уровне. Во время экспериментов на животных авторы работы успешно вырастили заново кости, суставы, связки и сухожилия, которые обычно не восстанавливаются после ампутации.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Вначале Reuters опубликовал статью о взаимоотношениях SpaceX и Пентагона, которую миллиардер --- традиционно для его отношений с этим изданием — назвал фейком. Опровергая ее тезисы, он обнародовал информацию, не представленную ранее публично.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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