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.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Ученые провели эксперимент и установили, что вблизи машины черного цвета, простоявшей на солнце несколько часов, температура поднималась на 3,8 °C выше, чем у асфальта на прилегающем свободном участке.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
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.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
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.
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.
Понятно
Комментарии