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 То, в каком порядке дети в одной семье появились на свет, оказалось связано с вероятностью развития самых разных заболеваний — от аллергии и гастрита до аутизма и СДВГ. Ученые составили наиболее полную на сегодня карту подобных связей, проанализировав данные более 10 миллионов человек.
Специалисты по поведению животных проверили, что важнее для кошки — голос ее котенка или место, откуда он доносится. Для этого 13 кошек-матерей слушали записи криков собственных и чужих котят, которые включали то возле их гнезда, то в другом месте. Голос своего детеныша заставлял самок реагировать, но оказался для них не главным ориентиром.
Когда заканчиваются догадки, начинается генетика. Ученые Сургутского государственного университета совместно с коллегами из Санкт-Петербурга доказали, что анализ ДНК методом полноэкзомного секвенирования способен найти генетические причины редких заболеваний там, где традиционная медицина остается бессильной. Такой способ помог установить причины заболеваний почти у каждого четвертого пациента с подозрением на наследственную патологию, а в перспективе может изменить подход к диагностике редких болезней не только в Югре, но и по всей России.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.
Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
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?
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