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 Люди очень хорошо оснащены для обороны — поэтому даже в возрасте 70+ лет могут убить леопарда голыми руками, была бы решимость. С акулами хуже: в водной среде мы не так опасны, как на суше. Недавняя гибель русского туриста, кричавшего «папа», пока акула атаковала его, дополнительно подстегивает опасения перед этим животным. Отчего нашему соотечественнику так не повезло? Действительно ли Египет такой опасный и правда ли, что в скором будущем так же опасно будет и в Сочи с Анапой?
В лаборатории сорбционных процессов ИФХЭ РАН получен патент на металлорганическую каркасную структуру (МОКС) бензолтрикарбоксилата иттрия (III) Y-BTC для аккумулирования водорода и способ ее получения. МОКС представляет собой адсорбент, который имеет прецизионную пористую структуру с узким распределением пор по размерам. Он обладает повышенными адсорбционными свойствами по водороду и может применяться для адсорбционного аккумулирования и селективного разделения веществ, в том числе для хранения и транспортировки водорода и выделения и очистки инертных газов. Стоимость производства МОКС таким методом ниже, потому что при синтезе используется меньшее количество веществ.
Американский антрополог Аарон Сэндел предположил, что устойчивая любовная связь между мужчиной и женщиной развилась на основе однополой дружбы наших предков. К таким выводам исследователь пришел, изучив поведение наших ближайших родственников — шимпанзе.
Специалисты МГППУ изучили, как преподаватели вузов оценивают возможности работы в цифровой образовательной среде, какие преимущества и трудности отмечают респонденты и чем отличаются «энтузиасты» от «скептиков».
Люди очень хорошо оснащены для обороны — поэтому даже в возрасте 70+ лет могут убить леопарда голыми руками, была бы решимость. С акулами хуже: в водной среде мы не так опасны, как на суше. Недавняя гибель русского туриста, кричавшего «папа», пока акула атаковала его, дополнительно подстегивает опасения перед этим животным. Отчего нашему соотечественнику так не повезло? Действительно ли Египет такой опасный и правда ли, что в скором будущем так же опасно будет и в Сочи с Анапой?
Исследователи Кольского научного центра предложили новый оригинальный метод количественной оценки прогресса нефтегазовых компаний по сокращению уровня эмиссии парниковых газов. Результаты показали, что далеко не все глобальные игроки нефтегазового рынка приближаются к заявленным целям в области углеродной нейтральности, а некоторые даже демонстрируют отрицательную динамику.
Думают ли умные люди быстрее? Согласно результатам исследования группы ученых из Германии и Испании, не всегда, и в случае решения сложных задач отдельные преимущества оказываются за людьми с менее развитым интеллектом.
В американской прессе обсуждают острый вопрос: почему, несмотря на санкции и потолок цен, в России не просто не было спада, но и, судя по ряду параметров, в 2023-м начался экономический подъем? Чтобы разрешить эту загадку, The Wall Street Journal обратился к спутниковым данным по мониторингу окислов азота. С их помощью журналисты обнаружили, что российские власти, кажется, дают миру неправильную статистику, а на самом деле в России, видимо, происходит глубокий спад. Насколько верна такая оценка? И что на самом деле случится с российской экономикой в этом году?
Большая часть алмазов, образующихся в недрах Земли, выносятся ближе к поверхности небольшими, но мощными извержениями породы. Однако австралийские исследователи обнаружили, что на деле эти извержения подпитываются громадными «тепловыми столбами», начинающимися у самого ядра нашей планеты.
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
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно