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 Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Растительная диета давно стала золотым стандартом для тех, кто мечтает о долгой и здоровой жизни. Но китайские ученые внесли серьезные коррективы в этот постулат. Они обнаружили, что большинство местных долгожителей, перешагнувших столетний рубеж, регулярно употребляют в пищу мясо. Особенно заметна эта связь у одной специфической группы пожилых людей, что заставляет по-новому взглянуть на диетические рекомендации для самых старших поколений.
Любое перемещение по лунной поверхности в зоне вечной ночи быстро насыщает двигающийся объект электростатическим зарядом. Это не просто увеличивает налипание пыли, но и создает опасность электростатического разряда высокого напряжения, который может повредить электронику. Похоже, есть пара способов существенно снизить тяжесть этой проблемы.
Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Международная научная группа при участии МФТИ разработала композитный гель-полимерный электролит для аккумуляторов. Этот материал позволит создать безопасные высокомощные батареи, что важно для электромобилей, гаджетов и систем хранения энергии.
Исследователи Центра языка и мозга ВШЭ с помощью магнитоэнцефалографии изучили, как мозг взрослых и детей реагирует на слова при чтении. Они показали, что у детей мозг дольше обрабатывает даже часто употребляющиеся в речи слова, а слова, которые встречаются редко, и псевдослова обрабатывает одинаково — медленно и по частям. С возрастом система перестраивается: высокочастотные слова переходят на быстрый маршрут, а вот новые сочетания букв по-прежнему анализируются медленно.
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.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
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