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 Одной из главных анатомических особенностей эволюции рода Homo считается резкое увеличение объема черепной коробки за последние примерно два миллиона лет. За это время она в среднем увеличилась в три раза. Однако авторы нового исследования поставили под сомнение традиционную гипотезу, согласно которой этот процесс был результатом естественного отбора. По их мнению, он мог оказаться случайностью.
Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.
Астробиологи с помощью сложных трехмерных климатических моделей доказали, что растительная жизнь на Земле способна просуществовать еще около 1,8 миллиарда лет. Это значительно дольше, чем предсказывали предыдущие расчеты.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.
В 2025 году детекторы гравитационных волн уловили потенциальное слияние черных дыр крайне малой массы. Ученые из Университета Майами считают, что участники того события могут открыть новое направление в исследовании темной материи.
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.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
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