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.
Искусственный интеллект ускорил поиск материалов для авиации и космоса
Ученые из Сколтеха и МФТИ при помощи машинного обучения заметно ускорили поиск кандидатов металлических сплавов, из которых экспериментаторы отбирают материалы для ракетостроения и других высокотехнологичных отраслей.
Сейчас устойчивые сплавы ищут методами, которые сопряжены с риском упустить перспективный материал либо требуют запредельно долгих вычислений. Новый же метод, представленный в журнале npj Computational Materials, использует машинное обучение, чтобы ускорить перебор вариантов и сделать его более исчерпывающим. Исследование поддержано грантом РНФ.
Чистые металлы обычно уступают по своим свойствам сплавам из нескольких металлов и других элементов вроде углерода или кремния. Меняя состав и соотношение элементов в сплаве, можно регулировать его характеристики: прочность, ковкость, температуру плавления, устойчивость к коррозии, электрическое сопротивление и многие другие. Так материаловеды ищут сплавы с более совершенными свойствами для авиации, космических технологий, машиностроения и других областей: электротехники, строительства, медицинских инструментов и проч.
Однако новый сплав попадает в инструментарий инженера-проектировщика лишь тогда, когда его свойства измерены в ходе эксперимента. Проблема в том, что экспериментальный синтез и проверка материалов-кандидатов в лаборатории — это долгий и дорогостоящий процесс. Более того, даже моделирование сплавов на компьютере требует огромных затрат времени и ресурсов и потому не позволяет перебрать много вариантов.
«Потенциальных кандидатов очень много, потому что много переменных: какие химические элементы в составе сплава, в каких соотношениях, какая кристаллическая решетка и так далее, — рассказал один из авторов статьи, заведующий Лабораторией методов искусственного интеллекта для разработки материалов Центра ИИ Сколтеха Александр Шапеев. — Скажем, в простейшей системе двух элементов, ниобия и вольфрама, если рассмотреть набор из 20 атомов в ячейке кристаллической решетки, вам уже придется моделировать более миллиона различных комбинаций, 2 в степени 20, без учета симметрии».
Используемые для моделирования и отбора перспективных сплавов эволюционные алгоритмы, графовые нейросети, метод роя частиц и другие подходы хорошо работают при точечном поиске кандидатов, без перебора всех возможных комбинаций. Но в этом случае появляется риск упустить материал с выдающимися характеристиками.
«Эти подходы опираются на фундаментальное физическое описание процесса, прямые квантово-механические расчеты, — пояснила магистрант программы „Науки о данных“ Сколтеха и выпускница МФТИ Виктория Зинькович, первый автор научного исследования. — Это очень точные, но сложные и долгие расчеты. Мы же используем машинно-обучаемые потенциалы, которые, напротив, отличаются высокой скоростью вычислений и позволяют перебрать все возможные комбинации до некоторой границы отсечения, например до 20 атомов в суперъячейке. А значит, мы не пропустим хороших кандидатов».
Подход прошел валидацию на двух системах. Во-первых, тугоплавкие металлы: ванадий, молибден, ниобий, тантал, вольфрам. Во-вторых, медь и благородные металлы: золото, серебро, платина, палладий. В каждой системе рассмотрели по три сочетания атомов. Например, сразу все металлы из второго перечня; или медь, палладий и платина; или только медь и платина. Пять элементов в составе каждого перечня подобраны так, что для них характерна одна и та же кристаллическая решетка. Это упрощает расчеты, поскольку заранее известно, что и у сплава будет та же решетка.
Исследователи применили свой алгоритм поиска к каждому из шести рассмотренных сочетаний атомов — по три сочетания на благородные и на тугоплавкие металлы. Алгоритм ориентирован на оптимизацию физических величин, называемых энергией и энтальпией образования вещества, которые указывают на то, какие сплавы устойчивы, а какие подвержены распаду, то есть самопроизвольному переходу в иную, более стабильную конфигурацию.
О результативности алгоритма можно судить, сравнив результаты поиска с наполнением стандартной базы сплавов, которой пользуются материаловеды в отрасли. Авторы исследования обнаружили 268 новых сплавов, устойчивых при нулевой температуре, которых в базе не было. Так, в системе «ниобий — молибден — вольфрам» подход на основе машинно-обучаемых потенциалов выдал 12 кандидатов, при этом в базе не фигурирует ни одного трехкомпонентного сплава с таким составом.
Теперь свойства новых сплавов можно уточнять и проверять более прицельным моделированием и экспериментами, чтобы установить, какие из этих материалов перспективны для практических применений. «Использование компьютерного моделирования в науке о материалах уже послужило началом для открытия множества новых промышленно значимых сплавов, имеющих спектр применений от деталей кузовов автомобилей до баков для хранения водорода в ракетном топливе», — добавила Зинькович. Тем временем сами авторы нового алгоритма, по словам ученой, планируют применить свой подход к сплавам с другими составами и кристаллическими решетками.
Telegram 
Дзен 
VK Исследователи ВШЭ выделили более 4000 примеров устной русской речи билингвов из семи регионов России и выяснили: большинство нестандартных форм в конструкциях с числительными связано не только с их родным языком, но и с тем, как часто выражение встречается в повседневной речи. Например, фразы «два часа» или «пять километров» почти всегда совпадают с литературным вариантом, а вот менее привычные выражения, особенно с числительными от двух до четырех, а также с собирательными формами вроде «двое» или «трое», часто звучат иначе.
Некоторые аппараты Starlink компании SpaceX преждевременно сходят с орбиты не из-за технических проблем, а активности Солнца. Об этом рассказали ученые из NASA после анализа массива данных. По их мнению, наша звезда уже оказывает негативное влияние на спутниковую группировку и в будущем может нарушить космическую связь.
Команда российских исследователей, включая ученых из НИУ ВШЭ, применили искусственный интеллект для анализа подписок 4,5 тысячи студентов на VK-сообщества. Оказалось, что алгоритмы могут с высокой точностью предсказывать, кто отличник, а у кого трудности с учебой.
Казахстанский Алматы — город контрастов, где горы соседствуют с урбанистическими пейзажами, а бизнес-центры — с историческими кварталами. Неизменным остается одно — пробки. Ежедневно сюда приезжает более 700 тысяч автомобилей из пригородов, при этом в самом мегаполисе зарегистрировано порядка 600 тысяч транспортных средств. В результате по улицам ежедневно движется более миллиона транспортных средств.
Хотя попытки объединить квантовую теорию и гравитацию десятилетиями терпели неудачу, ученые продолжают выдвигать новые, порой крайне спорные гипотезы. Авторы нового исследования, например, предложили посмотреть на гравитацию так же, как на другие фундаментальные силы природы — через симметрии и поля.
Исследователи ВШЭ выделили более 4000 примеров устной русской речи билингвов из семи регионов России и выяснили: большинство нестандартных форм в конструкциях с числительными связано не только с их родным языком, но и с тем, как часто выражение встречается в повседневной речи. Например, фразы «два часа» или «пять километров» почти всегда совпадают с литературным вариантом, а вот менее привычные выражения, особенно с числительными от двух до четырех, а также с собирательными формами вроде «двое» или «трое», часто звучат иначе.
Да, с волосами и люком все так. У космонавта Суниты Уильямс волосы на МКС плавали свободно, а у Кэти Пэрри и прочих в полете 14 апреля 2025 года — нет. Но это не значит, что суборбитального космического полета первого чисто женского экипажа не было или что он был инсценировкой. Причем, в общем-то, чтобы понять это, даже не нужно обладать специальными знаниями.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Мощнейшее отключение электроэнергии за последние 20 лет истории Европы случилось уже неделю назад, а испанские власти пока так и не объявили о его причинах. Это логично: как мы покажем ниже, ответ на вопрос, кто виноват, получится очень неполиткорректным. И, более того, противоречащим линии правящей в Испании партии. Но мы живем за тысячи километров от нее, поэтому можем себе позволить аполитичный анализ случившегося. Так что же произошло на самом деле и каковы наши шансы увидеть подобное у себя дома?
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