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.
Telegram 
Дзен 
VK От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
Астрономы обнаружили еще одно неожиданное последствие недавнего эксперимента с астероидом Диморф: его крупный и массивный «хозяин» Дидим стал медленнее вращаться вокруг своей оси. Ученые подозревают, что на него так повлияли разлетевшиеся обломки.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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