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.
В Сколтехе разработали метод для изучения сложных твердых веществ с помощью машинного обучения
Ученые из Сколтеха представили метод для изучения свойств поликристаллов, композитных материалов и многофазных систем с помощью машинного обучения. Точность результатов расчетов с применением нового метода сопоставима с точностью квантово-механических методов, которые можно использовать только для материалов, состоящих не более чем из нескольких сотен атомов. Еще одно преимущество нового метода — в возможности обучения потенциала на так называемых локальных окружениях атомов.
Работа опубликована в журнале Advanced Theory and Simulations. «Многие синтезируемые материалы в промышленности получаются не моно-, а поликристаллическими, а иногда и многофазными. Они заключают в себе и монокристаллы, и аморфные части между монокристаллическими кристаллитами. С помощью современных квантово-химических методов свойства этих систем рассчитывать невозможно, так как они состоят из огромного числа атомов.
Теория функционала плотности ограничивается материалами с несколькими сотнями атомов. Для решения проблемы мы используем машинно-обучаемые межатомные потенциалы на базе потенциалов MTP (Moment Tensor Potentials). Они разрабатываются в Сколтехе под руководством профессора Александра Шапеева», — рассказал первый автор работы, аспирант программы «Науки о материалах» в Сколтехе Фаридун Джалолов.
Преимущество метода по сравнению с другими разрабатываемыми решениями в мире ученые видят в возможности активно обучать потенциал на так называемых локальных окружениях. В процессе расчета большой структуры из многих сотен тысяч атомов MTP-потенциал распознает, какой именно атом вносит ошибку в расчет или рассчитывается неверно. Такое может происходить из-за того, что обучающий набор данных конечный и все из возможных конфигураций учесть нельзя.
Локальное окружение этого атома «вырезается», и его энергия рассчитывается с помощью квантовой химии, после чего эти данные снова добавляются в обучающий набор и потенциал дообучивается. После такого обучения на лету расчет свойств продолжается, пока не встретится новая конфигурация, которую надо будет добавить в обучение. Другие известные машинно-обучаемые потенциалы не могут проводить обучение на маленьких локальных частях большой структуры, что ограничивает их применимость и сказывается на точности.
«Для примера мы изучили механические свойства поликристаллов алмаза. Они очень твердые и часто используются в промышленности — например, при производстве оборудования для бурения нефтяных скважин. Как видно из результатов, механические свойства поликристаллического алмаза зависят от размера зерен: чем больше зерно, тем он ближе по свойствам к монокристаллическому алмазу», — продолжил Фаридун Джалолов.
Ученые отметили, что разработанный подход позволит изучать механические свойства материалов, которые обычно синтезируются и используются в экспериментах, то есть не монокристаллические материалы, а также проводить всесторонние исследования механических свойств поликристаллов и композитных материалов с получением данных, близких к экспериментальным.
«Зачастую в реальных приложениях используются материалы, которые не являются идеальными кристаллами, потому что свойства идеальных кристаллов могут не соответствовать требованиям, предъявляемым к тому или иному оборудованию, составной частью которого материал является. Хорошим примером является победит — карбид вольфрама в связке с кобальтом. Добавление кобальта к твердому карбиду вольфрама делает материал более трещиностойким, что и делает его таким ценными для приложений. Данный подход позволит изучать причины и способы изменения механических свойств таких и многофазных систем на атомарном уровне», — рассказал руководитель исследования, профессор Центра по энергетическому переходу в Сколтехе Александр Квашнин.
Telegram 
Дзен 
VK Тщательный анализ спутниковых снимков позволил ученым оценить изменение скорости фотосинтеза на планете с 2003 по 2021 годы. Ситуация оказалась несколько неожиданной: если на суше растения явно «ускорились», то в океане ситуация намного менее определенная.
На протяжении 200 лет ученые спорили о главных виновниках одной из самых страшных военных катастроф в истории. Что именно погубило Великую армию Наполеона во время отступления из Москвы? Холод, голод, тиф? Авторы нового исследования использовали самые передовые технологии анализа древней ДНК и выяснили основную причину краха отступающей наполеоновской армии.
Сравнение многочисленных известных экзопланет приводит ученых к выводу, что предполагаемая в Солнечной системе неизвестная крупная планета вряд ли может быть каменистой суперземлей. По мнению астрономов, на самом деле это мини-нептун — мир с твердым ядром и сравнительно легкой оболочкой.
Тщательный анализ спутниковых снимков позволил ученым оценить изменение скорости фотосинтеза на планете с 2003 по 2021 годы. Ситуация оказалась несколько неожиданной: если на суше растения явно «ускорились», то в океане ситуация намного менее определенная.
Возраст находок — около 5500 лет, они лежат во множестве круглых ям, чьи стены укреплены кирпичом. Среди обнаруженных орудий из кремня есть и сотни неиспользованных, которые могут быть ритуальным подношением богам.
О происхождении картофеля ученые спорили на протяжении десятилетий, однако расставить все точки над i удалось только сейчас: «земляное яблоко», как оказалось, появилось около девяти миллионов лет назад в результате гибридизации предков томата и редкого южноамериканского растения Etuberosum.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Борщевик занимает почти 300 тысяч гектаров в 39 регионах России. Известно о 12 нижегородцах, восьми петербуржцах и двух москвичах, пострадавших от вредителя этим летом. У некоторых ожоги составляют от 30 до 80% тела. На этой неделе Госдума приняла закон и обязала землевладельцев бороться с этим опасным растением. Но, помимо борщевика, есть и другие часто встречающиеся и почти настолько же токсичные представители флоры, о которых мы почти ничего не знаем. Ученые Пермского Политеха рассказали, можно ли прикасаться к борщевику ночью, как безобидный ландыш может привести к летальному исходу, а чистотел к отказу почек, и что будет если съесть мед, собранный с ядовитых растений.
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