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 ЮФУ разработали методику, позволяющую с высокой точностью наблюдать изменения структуры материалов в ходе технологических процессов
Коллектив ученых Южного федерального университета разработал методику суперкомпьютерного анализа больших данных, получаемых в ходе экспериментов на установках мега-сайенс – источниках синхротронного излучения. Это позволяет с высокой точностью наблюдать изменения структуры материалов (в том числе, золота) в ходе реальных технологических процессов.
Источники синхротронного излучения сегодня формируют мощную исследовательскую инфраструктуру для проведения исследований и разработок в области наук о материалах. С использованием синхротронов исследователи со всего мира изучают не только строение и свойства отдельного материала, но и создают новые уникальные материалы, управляют их свойствами и функциональными характеристиками, влияют на протекающие в них процессы, в том числе, на взаимодействие созданных веществ с биологическими тканями, оптимизируя их действие на раковые опухоли, вирусы и позволяя создавать новые методики диагностики.
В свою очередь, развитие исследований и разработок с использованием источников синхротронного излучения потребовало поиска ранее неизвестных эффектов и разработки совершенно новых технологий. Сегодня ученые могут проводить рентгеновские эксперименты по исследованию материалов и их свойств с временным разрешением в фемтосекунду (это миллионная часть от миллиардной части секунды).
С ростом технологических возможностей синхротронов возрастают и объемы получаемых в ходе экспериментов данных. Обработка больших данных после экспериментов занимает у исследователей не один месяц, а полученные результаты не всегда позволяют сделать окончательный вывод с требуемой достоверностью.
Группа исследователей ЮФУ (Международного исследовательского института интеллектуальных материалов и Института математики, механики и компьютерных наук имени И. И. Воровича) стала одной из первых в мире, кто решил применить технологии машинного обучения и искусственного интеллекта к анализу большого объема данных, получаемых в ходе экспериментов на источниках синхротронного излучения.
«Мы разрабатываем материалы для применения в области катализа (ускорения химических реакций) и хранения энергии. Чтобы контролировать процесс синтеза на каждой его стадии, мы применяем рентгеновскую и оптическую спектроскопию. Так, методы машинного обучения позволяют проводить диагностику данных в режиме реального времени. Наша работа существенно повышает достоверность и точность анализа получаемых в ходе экспериментов данных», – рассказал научный руководитель направления ЮФУ Александр Солдатов.
В рамках одного из разделов исследования при оптимизации характеристик наночастиц редких металлов, например золота, учеными ЮФУ была создана база данных, содержащая большое количество теоретических спектров для различных типов наночастиц. Алгоритм машинного обучения искал численные и аналитические зависимости между структурой наночастиц (диаметр, длина) и характерными деталями спектра (положения максимумов, площади пиков и другое).
Авторы впервые оценили точность предсказания размеров и формы наночастиц золота по оптическим спектрам и разработали методику анализа смесей наночастиц разного размера. Создание подобной методики анализа оптических данных с применением технологий машинного обучения позволит существенно ускорить разработку новых материалов.
Отметим, что исследования на научных установках мега-класса в области материаловедения для наукоемких производственных технологий выделены как ключевое направление Федеральной научно-технической программы развития синхротронных и нейтронных исследований на 2019-2027 годы.
Разработкой ученых ЮФУ уже заинтересовались представители Европейского центра синхротронных исследований ESRF, которые планируют развивать систему онлайн-диагностики состояния синтезируемых материалов. Работа опубликована в журнале J. Phys. Chem. C и поддержана Минобрнауки России в рамках государственного задания в сфере научной деятельности.
В Мурманской области не добывают золото: его месторождений здесь пока не нашли. Впрочем, сообщения о находках этого металла датируются еще XVIII веком. Геологам также известны в Кольском регионе рудопроявления золота — минеральные тела, содержащее драгоценный металл в ассоциации с другими минералами, характерными для промышленных руд, но в таком количестве, что при нынешнем развитии экономики и технологий добывать его нерентабельно. Чтобы обнаружить в Кольском Заполярье месторождения золота, необходимы новые исследования. Ученые Геологического института Кольского научного центра провели их и узнали о природе местных рудопроявлений.
Ученые Санкт-Петербургского государственного университета в составе научной группы выявили ген, который позволил арахису стать природным ГМО и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды.
Американские биологи впервые провели анатомический анализ лицевых мышц койотов и обнаружили у этих хищников мышцы, которые позволяют домашним собакам строить «щенячий взгляд». Гипотетически этот признак возник при одомашнивании, но авторы новой научной работы опровергли эту версию. Вдобавок исследователи обнаружил мышцу-пучок, которая позволяет койотам щуриться.
Международная исследовательская группа смогла прорастить семя древнего дерева из рода коммифора (Commiphora), найденного в пещере Иудейской пустыни в 1980-х годах. Ученые предположили, что это растение упоминается в библейских текстах. История семени, пролежавшего в земле почти тысячу лет, не только впечатляет, но и открывает новые возможности для изучения древней флоры засушливого региона.
Натуральные, или счетные, числа обозначают количество чего-либо или порядковый номер предмета относительно других. Ноль, не относящийся к натуральным числам, кодирует пустоту, отсутствие каких бы то ни было предметов. Однако человеческий мозг реагирует на него как на очень маленькое число, обнаружили ученые из Германии.
Уголь – один из главных источников производимой электроэнергии во всем мире. В то время как запасов природного газа и нефти хватит на 40–60 лет, а уранового топлива – на 80–90, угля достаточно на тысячи лет. Но есть одна проблема: его использование наносит серьезный вред экологии. Это и выброс парниковых газов (CO2, СН4), а также SOx, NOx и твердых частиц при его сжигании, и загрязнение почвы и подземных вод в зоне складирования отходов. Однако белорусские ученые считают, что за этим видом топлива будущее, и знают, как сделать использование угля безопасным для природы.
Марс не всегда был холодным и сухим, как сейчас. Все больше фактов говорит о том, что миллиарды лет назад там текли водные потоки. А значит, была плотная атмосфера, создающая парниковый эффект и поддерживающая воду в жидком состоянии. Примерно 3,5 миллиарда лет назад вода исчезла, газовая оболочка существенно поредела. Почему? Ответ буквально лежит на поверхности, выяснили американские геологи.
Французские исследователи проанализировали тысячи спутниковых снимков поверхности Антарктиды и выяснили, что почти весь континент покрывают продольные дюны — такой рельеф часто встречается на спутнике Сатурна Титане. Ученые также узнали, какие ветры формируют антарктические дюны, и нашли противоречие, раскрывающее детали климата на континенте.
Инженеры из Белоруссии разработали альтернативный маршрут для более быстрой, безопасной и доступной перевозки грузов по сравнению с использованием Северного морского пути (СМП). Проект предусматривает организацию высокоскоростных грузопассажирских перевозок, в том числе транзитных, что станет альтернативой другим видам транспорта, в первую очередь авиации, за счет высокой скорости передвижения и уровня комфорта.
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