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.
Предсказаны новые сверхтвердые материалы
Группа ученых из Сколтеха применила методы машинного обучения для предсказания сверхтвердых веществ по кристаллической структуре. Помимо алмаза ученые обнаружили возможность существования нескольких десятков других сверхтвердых материалов.
Результаты исследования опубликованы в журнале Journal of Applied Physics. Сверхтвердые материалы все чаще становятся предметом научных исследований, поскольку важны во многих отраслях, начиная от добычи нефти и заканчивая высокотехнологичным производством.
Для таких материалов обычно важны два свойства – твердость и устойчивость к растрескиванию. Первое показывает, насколько материал устойчив к разрушениям, в то время как второе свойство определяет способность материала сопротивляться развитию трещин.
Используя современные методы вычислительного материаловедения, материалы с необходимыми для индустрии свойствами можно находить прямо на компьютере. Чтобы применить эти методы к сверхтвердым материалам, необходима хорошая теоретическая модель, которая бы позволила вычислять соответствующие свойства.
Такую модель создал аспирант Центра энергетических технологий Сколтеха (Лаборатория компьютерного дизайна новых материалов) Ефим Мажник под руководством профессора Сколтеха и МФТИ Артема Оганова. В своей работе он использовал сверточные нейронные сети на графах – метод машинного обучения, позволяющий предсказывать свойства материала по его кристаллической структуре. Используя набор материалов с заранее известными свойствами, такие сети можно научить вычислять эти свойства для структур, которых они ранее не видели.
«Поскольку экспериментальных данных по твердости и трещиностойкости недостаточно для полноценного обучения таких моделей, мы использовали промежуточные свойства – упругие модули, данных по которым гораздо больше. Предсказывая значения таких модулей, мы смогли получить и искомые свойства, используя ранее созданную нами физическую модель», – рассказывает Ефим Мажник.
«В этой работе с помощью машинного обучения мы рассчитали твердость и трещиностойкость для более 120 тысяч известных и гипотетических кристаллических структур – для большинства из которых эти свойства никогда не изучались. Наша модель подтверждает, что алмаз является самым твердым из известных веществ, но также указывает на несколько десятков других потенциально высокотвердых или сверхтвердых материалов», – комментирует Артем Оганов. Работа поддержана грантом РНФ.
NASA смоделировало ситуацию, при которой нашей планете угрожает крупное небесное тело, и выяснило, как много времени понадобится землянам, чтобы предотвратить катастрофу. Спойлер: мы все умрем.
Как следует из обнародованных материалов, дальность действия перспективной американской системы гиперзвукового оружия Long Range Hypersonic Weapon превышает 2775 километров.
Российские химики получили наноконтейнеры для лекарств из металлоорганического материала на основе циркония и терефталевой кислоты. Они могут долго удерживать препарат благодаря оптимальному размеру и пористости, а также нетоксичны. Свою разработку исследователи успешно протестировали на культуре клеток с применением лейцина — аминокислоты, которая не синтезируется в клетках животных и должна поступать извне.
Американские ученые показали, что РНК коронавируса SARS-CoV-2 проходит через обратную транскрипцию, встраивается в геном инфицированной клетки и экспрессируется в виде «химерных» транскриптов, сливающихся с вирусными с клеточными последовательностями.
Филипп Мандей основал целое направление исследований: он первым установил, что закисление океанов — последствие глобального потепления — угрожает обонянию и умению ориентироваться у морских рыб. Само собой, это создает угрозу их вымирания. Долго оставалось загадкой только одно: как существующие виды рыб перенесли серьезное закисление океана при прошлых изменениях климата. Теперь все проясняется: похоже, Мандей обнаружил эффект, которого никогда не было. Интересно, что вместе с ним его наблюдали еще 179 ученых — и теперь все они оказались в центре чудовищного скандала. Попробуем разобраться в деталях.
Исследователи впервые показали присутствие коронавируса в ткани полового члена спустя как минимум полгода с момента заражения. Судя по всему, распространенная у пациентов с Covid-19 дисфункция эндотелиальных клеток может приводить и к развитию импотенции.
Исследователи установили, что обнаруженный в Баренцевом море объект — погибшая советская субмарина типа «Крейсерская». Это одна из самых больших подлодок СССР периода Второй мировой.
Действующий глава NASA в рамках общения с прессой ответил на ряд вопросов, касающихся недавних заявлений российских политиков и главы «Роскосмоса» о скором отказе от собственного сегмента МКС. Администратор заверил всех, что агентство находится в хороших отношениях с Россией, а также поделился информацией о согласовании обмена местами для астронавтов и космонавтов в пилотируемых миссиях двух стран.
На этой неделе СМИ выдали новость, от которой можно впасть в шок: «Ранее из России уезжало около 14 тысяч исследователей [в год], теперь — 70 тысяч». Мы внимательно разобрались в ситуации и вынуждены отметить, что ничего подобного не было и нет. В реальности речь вовсе не об ученых и даже не о высококвалифицированных специалистах. Проблемы с учеными в России есть. Но в этом случае речь идет не о них, а о том, что отдельные бывшие комсомольские вожаки, удачно устроившиеся в РАН, перепутали утечку мозгов из России с отъездом из нее гастарбайтеров. Разбираемся, как это у них получилось.
Комментарии