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.
Ученые использовали нейронную сеть для реконструкции 3D-изображений волокнистых материалов
Исследователям Сколтеха и их коллегам из Лёвенского католического университета (Бельгия) удалось восстановить трехмерные изображения волокнистых материалов, полученных с помощью микрокомпьютерной томографии. Чтобы решить эту сложную и трудоемкую для человека задачу, ученые использовали методы машинного обучения.
Полученные результаты, опубликованные в журнале Computational Materials Science, имеют важное значение для дальнейшего углубленного анализа свойств материалов. Микрокомпьютерная томография — незаменимое средство при исследовании трехмерной микроструктуры композитов, армированных волокном, и других сложных материалов. Однако использование этого метода связано с рядом дополнительных трудностей, таких как очень малые размеры образцов, наличие на изображениях артефактов и затененных областей, а также низкое качество, либо полное отсутствие отдельных фрагментов изображения.
Для решения этой непростой задачи ученые решили воспользоваться методами, которые реставраторы применяют при восстановлении произведений искусства — в частности, методом реконструирования дефектов, который уже широко применяется в цифровой обработке изображений.
«Главное преимущество реконструкции изображений на основе ИИ — быстрота. При наличии обученной модели с помощью этого метода можно обрабатывать до сотни изображений в секунду. Человеку такая скорость просто не под силу. Кроме того, компьютеры гораздо лучше справляются с обработкой трехмерных изображений, поскольку машина способна видеть их „насквозь“ и со всех сторон, мгновенно проводя реконструкцию по всему объему, а не только по поверхности», — рассказывает первый автор статьи, аспирант Сколтеха и Лёвенского католического университета Радмир Карамов.
Карамов участвует в исследованиях, проводимых под руководством директора Центра Сколтеха по проектированию, производственным технологиям и материалам (CDMM) профессора Искандера Ахатова и профессора Лёвенского католического университета Степана Ломова. Коллектив предложил использовать для задач реконструкции трехмерных изображений микрокомпьютерной томографии генеративно-состязательные сети (GAN) с 3D-кодировщиками и декодерами.
Как поясняют авторы, армирующие включения в композитных материалах, такие как волокна, могут иметь произвольную ориентацию в трех измерениях, поэтому приходится иметь дело именно с 3D-изображениями, описывающими эту сложную внутреннюю микроструктуру. Поскольку добиться необходимой точности с помощью более привычных сверточных нейронных сетей не представлялось возможным, ученые решили использовать генеративно-состязательные сети.
«При восстановлении изображений с использованием GAN нужно обучать для этой цели не одну, а две конкурирующие между собой нейронные сети: генеративную сеть, формирующую „искусственные“ изображения, которые выглядят как подлинные; и дискриминативную сеть, задача которой — отличить „настоящие“ изображения от „искусственных“.
Как говорил создатель GAN Ян Гудфеллоу, это напоминает соперничество между фальшивомонетчиками и полицейскими. Первые стремятся напечатать как можно больше фальшивых купюр, мало отличающихся по виду от настоящих, а вторые проверяют каждую купюру на предмет подлинности», — поясняет Карамов. Ученые протестировали три варианта архитектуры GAN, выбрав для этой цели изображения микрокомпьютерной томографии наиболее сложного образца — композита, армированного короткими стеклянными волокнами, не имеющего в своей структуре никаких повторов.
В результате из трех вариантов исследователи выбрали архитектуру сети, в которой наиболее удачно сочетались высокое качество реконструкции, производительность и умеренное использование памяти графического процессора. «Предложенный нами алгоритм позволяет устранять все дефекты на изображениях и, следовательно, более точно моделировать свойства материалов и прогнозировать качество конечного материала при условии устранения всех внутренних пор и пустот в его структуре в процессе производства», — подчеркивает Карамов.
Реконструкция микроструктуры материалов — первый шаг в разработке полностью автоматического генеративного алгоритма, который позволит создавать инновационные материалы со свойствами, отвечающими требованиям конкретных приложений, добавляет он.
Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
Эпоксидные смолы известны своей прочностью, устойчивостью к химическим воздействиям и хорошими электрическими свойствами. Такие полимеры используют в качестве основы красок, покрытий, клеев и изоляционных материалов. Однако их применение ограничено высокой вязкостью. Ученые ПНИПУ синтезировали низковязкую, но прочную эпоксидную смолу. Разработка откроет новые горизонты ее использования, избавит от потребности применять разбавители и станет модификатором более высоковязких существующих смол без понижения механических характеристик. Например, клей и краска станут более устойчивыми.
Современные млекопитающие небольшого размера вроде крыс и других грызунов быстро созревают, спариваются, чтобы оставить потомство, и довольно скоро умирают. Однако так было не всегда. Анализ окаменелых останков вымерших млекопитающих под названием Krusatodon kirtlingtonensis показал, что эти мышеподобные существа жили дольше и взрослели медленнее, чем близкие к ним современные потомки.
Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
Человек множеством способов загрязняет природу вокруг себя, преимущественно воду. В Мировой океан попадают как отходы с производств, так и тонны пластикового мусора. Все это способно отравлять жизнь морских животных, особенно редких вроде акул. Одним из малоизученных токсичных источников можно назвать наркотики, в частности кокаин. Случайное употребление этого вещества акулами раньше только предполагали, но теперь бразильские биологи нашли прямые доказательства.
Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ изучила, как люди, владеющие двумя языками (билингвы), ассоциируют время с пространством. Оказалось, что и в первом, и во втором языке они связывают прошлое с левой частью пространства, а будущее — с правой. При этом чем выше уровень владения вторым языком, тем сильнее выражена эта связь.
Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.
Falcon 9 Block 5 впервые за три сотни запусков дал частично неудачный полет. Ракета выводила 20 спутников компании SpaceX, с 15 связь уже пропала, еще пять могут быть потеряны в ближайшее время.
Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии