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 устроили батл между алгоритмами искусственного интеллекта для оптимизации синтеза графеновых нанотрубок
Международная команда во главе с учеными из Сколтеха выявила лучший алгоритм искусственного интеллекта для определения оптимальных условий синтеза, при которых получаются углеродные нанотрубки со свойствами, заточенными под конкретные приложения: лазеры, датчики для экологического мониторинга, системы доставки лекарственных препаратов, технологии водородной энергетики.
Исследование опубликовано в журнале Carbon. Если графен можно себе представить как слой углерода толщиной в один атом с кристаллической решеткой в виде сетки шестиугольных сот, то одностенная углеродная нанотрубка — это то, что получится, если свернуть лист графена в цилиндр, хотя в реальности их получают иначе.
«Наша работа связана с возможностями тонкой настройки свойств углеродных нанотрубок, — прокомментировал исследование его первый автор, старший научный сотрудник Сколтеха Дмитрий Красников. — Благодаря своим исключительным свойствам, углеродные нанотрубки применяются сразу во многих областях, от систем прицельной доставки лекарств в организме в пораженные болезнью ткани до устройств для поглощения атмосферного углекислого газа в целях противодействия глобальному потеплению. И только применительно к конкретному приложению можно говорить о неких оптимальных свойствах материала. Взять, например, структурные дефекты нанотрубок: в электронике они вредны, а в водородной энергетике — необходимы».
Чтобы изготовить нанотрубки с желаемыми свойствами, необходимо понимать, какие характеристики меняются — и каким образом — при корректировке тех или иных параметров синтеза. «Этих параметров десятки: температура, количество и состав катализатора, состав газа, время пребывания в реакторе, геометрия реактора и так далее — все это вместе определяет свойства конечного продукта. Сложное взаимодействие параметров делает оптимизацию синтеза одной из тех задач, которые продуктивно решать с использованием искусственного интеллекта, — пояснил руководитель исследования, профессор Сколтеха Альберт Насибулин. — В нашей статье, в частности, показано, какие алгоритмы ИИ лучше всего оптимизируют параметры аэрозольного синтеза».
Аэрозольный синтез — один из распространенных способов получения углеродных нанотрубок. В реактор подаются вещество — предшественник катализатора и содержащий углерод газ. От нагрева они разлагаются с выделением каталитических частиц и углерода, который кристаллизуется в нанотрубки.
В исследовании варьировались три условия синтеза и рассматривалось их влияние на четыре характеристики нанотрубок. Оптимизацию проводили несколькими конкурирующими моделями. «Мы провели своего рода „конкурс“, заставив наиболее популярные модели машинного обучения соревноваться друг с другом — и искусственные нейронные сети победили, — резюмировал Красников.
— Эти сложные многослойные модели оказались значительно впереди в предсказании сложных характеристик углеродных нанотрубок, таких как их оптоэлектрические свойства. Что касается характеристик попроще, например диаметра трубки, искусственные нейросети тоже на первом месте, но здесь линейная регрессия и другие более простые модели уже не столь сильно проигрывают».
Исследование проведено на небольшом датасете, без привлечения внешних данных, и задумано как первый этап более масштабного проекта. С одной стороны, работа показывает, что даже на 250 элементах данных оказалось возможным делать весьма точные предсказания. С другой стороны, учёные рассматривают ее как шаг на пути к созданию в Сколтехе “умного” (самообучающегося) реактора, который будет производить углеродные нанотрубки с заранее заданными свойствами, причем делать это с каждым разом более эффективно. По мере продолжения работы датасет будет расти и можно будет оптимизировать более широкий набор условий синтеза и задавать больше целевых свойств материала.
В конечном итоге умный реактор должен стать универсальным решением для настройки параметров синтеза одностенных углеродных нанотрубок, которые будут изготавливаться с тонкой настройкой свойств, необходимых для конкретных приложений в медицине, производстве сенсоров и лазеров, водородной энергетике, улавливании атмосферного углерода и так далее.
Венерины мухоловки регистрируют до пяти стимуляций чувствительных волосков, чтобы захлопнуть свою ловушку и начать переваривание. Но уникальный мутант Dyscalculia не может «считать» даже до двух. Ученые показали, что это связано с нарушением восприятия ионов кальция.
Сегодня популяции многих видов пчел в упадке, и британские исследователи предложили еще один способ спасти этих насекомых: превратить часть кирпичей в стенах домов в «мини-ульи».
Игру 2013 года и выходящий с января 2023 года сериал по ней часто принимают за научную фантастику. То есть произведение, основанное на предположениях, не противоречащих науке. Однако вряд ли дело обстоит таким образом. Проблема в том, что создатели мира The Last of Us слишком некритично подошли как к научному фундаменту, на котором основан их мир постапокалипсиса, так и к тому, что думает наука о самой реальности «постапов». Naked Science пробует разобраться в деталях.
Венерины мухоловки регистрируют до пяти стимуляций чувствительных волосков, чтобы захлопнуть свою ловушку и начать переваривание. Но уникальный мутант Dyscalculia не может «считать» даже до двух. Ученые показали, что это связано с нарушением восприятия ионов кальция.
Сегодня популяции многих видов пчел в упадке, и британские исследователи предложили еще один способ спасти этих насекомых: превратить часть кирпичей в стенах домов в «мини-ульи».
Игру 2013 года и выходящий с января 2023 года сериал по ней часто принимают за научную фантастику. То есть произведение, основанное на предположениях, не противоречащих науке. Однако вряд ли дело обстоит таким образом. Проблема в том, что создатели мира The Last of Us слишком некритично подошли как к научному фундаменту, на котором основан их мир постапокалипсиса, так и к тому, что думает наука о самой реальности «постапов». Naked Science пробует разобраться в деталях.
Исследователи, изучающие систему обороны Великой стены, обнаружили следы более 130 секретных сквозных проходов и полагают, что это только начало.
Пока фанаты SpaceX увлеченно следят за достижениями компании, астрономы грустно наблюдают, как их работа становится сложнее с каждым запуском спутников Starlink. Прогресс не проходит без жертв. Поэтому различные научные ассоциации ищут способы снизить негативное влияние множества новых рукотворных объектов в околоземном пространстве на качество данных, получаемых телескопами. Некоторые решения со стороны выглядят экстремальными — например, теперь лазеры для корректировки адаптивной оптики можно не выключать, если в поле зрения есть спутник Starlink. А это десятки ватт излучения!
Биологи показали, что нейронные сети гиппокампа, ответственные за пространственное восприятие, изменяются не линейным образом, а в соответствии с гиперболической геометрией. То есть мозг представляет пространство в форме расширяющихся песочных часов. Результаты исследования могут иметь значение для лучшего понимания различных нейродегенеративных расстройств.
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