• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
10.04.2023, 15:35
НИТУ МИСИС
289

Машинное обучение поможет ускорить исследование состава материала

❋ 4.5

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.

Машинное обучение поможет ускорить исследование состава материала
Машинное обучение поможет ускорить исследование состава материала / ©Getty images / Автор: Павел Сорокин

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. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
НИТУ МИСИС
Университет науки и технологий МИСИС — это ведущий вуз в области создания, внедрения и применения новых технологий и материалов; первый в стране, получивший статус «Национального исследовательского технологического университета». Первое место в России и ТОП-100 в мире в рейтинге QS Materials Science за 2023 год. В университете действуют 45 научно-исследовательских лабораторий и 3 научных центра мирового уровня. В состав НИТУ МИСИС входят 8 институтов, 4 филиала в России и 2 за рубежом.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
28 июля, 13:10
Марк Чернов

Американские ученые установили, что привычка регулярно пить кофе значительно снижает риск развития цирроза, рака печени и печеночных патологий. Новые данные помогают объяснить биохимические механизмы, стоящие за защитным эффектом этого напитка.

28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

29 июля, 11:04
Сколтех

Ученые из Сколтеха (группа ВЭБ.РФ) и их коллеги из Университета ИТМО и НИУ ВШЭ впервые продемонстрировали прямую электрическую накачку поляритонного лазера на основе галогенидного перовскитного микрокристалла, полученного из раствора. Результаты исследования представляют собой решение давней проблемы физики полупроводников и оптоэлектроники, которая десятилетиями оставалась препятствием на пути к решению технологической задачи: создать недорогие неэпитаксиальные лазерные диоды, работающие под непрерывным электрическим током. Такие устройства найдут применение в оптических сенсорах и спектроскопии, высокоскоростных вычислениях и энергоэффективных нейроморфных компьютерах.

28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

24 июля, 11:13
Игорь Байдов

Правильно подобранные звуковые последовательности способны не только стимулировать рост растений, но и влиять на их урожайность. К такому выводу пришли авторы нового исследования. Они разработали технологию, которая позволяет воздействовать на процессы развития растений через акустические сигналы без использования генной инженерии или химикатов. В экспериментах добились повышения урожайности мяты, сои, болгарского перца и конопли.

28 июля, 13:10
Марк Чернов

Американские ученые установили, что привычка регулярно пить кофе значительно снижает риск развития цирроза, рака печени и печеночных патологий. Новые данные помогают объяснить биохимические механизмы, стоящие за защитным эффектом этого напитка.

9 июля, 13:06
Редакция Naked Science

Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

1 июля, 11:54
Марк Чернов

Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий