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.
Telegram 
Дзен 
VK Господствующая версия происхождения Луны требует столкновения Земли с другой планетой. Ученые попытались вычислить, откуда гипотетическая Тейя для этого должна была появиться. И пришли к выводу, что она вряд ли прибыла издалека.
Исследователи из Великобритании и Танзании разработали метод автоматической классификации львиных вокализаций с помощью машинного обучения. Новый подход позволил не только уточнить структуру рева, выделив в нем ранее неизвестный элемент, но и повысить точность идентификации отдельных особей до 87%. Попутно выяснилось, что хищники из разных регионов Африки «разговаривают» по-разному.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Ученые открыли новый, ранее неизвестный способ передвижения бактерий по поверхностям, для которого не нужны жгутики. Эти микроорганизмы на краю колонии переваривают сахара, выделяют метаболиты и создают осмотическое давление. Оно вызывает микроскопическое «цунами», и на нем бактерии катятся вперед.
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