За допомогою MIT (Технічний університет штату Массачусетс) команда з Інституту науки і техніки Сколково (Skoltech) в Росії розробила методи машинного навчання, які дозволяють зробити надтверді матеріали на основі кристалічної структури. Така сировина останнім часом зайняла велику кількість фахівців, оскільки завдяки своїм особливим властивостям вона може використовуватися в багатьох галузях промисловості.
Надтверді матеріали повинні відповідати двом критеріям: вони повинні бути надзвичайно твердими та надзвичайно стійкими. Сьогодні такі матеріали, які відповідають окремим галузевим вимогам, можна дуже ефективно шукати за допомогою комп’ютерних методів, заснованих на хороших теоретичних моделях, і дослідники Skoltech також працювали з такою технікою.
Єфім Мажник, докторант Skoltech, використовував свою команду для пошуку надтвердих матеріалів за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN). Метод - це техніка машинного навчання, при якій штучний інтелект може виводити властивості даного матеріалу на основі його кристалічної структури. Експерти навчили CNN знайомими матеріалами, щоб вони могли спробувати інші структури.
Член команди Артем Оганов сказав, що вони можуть оцінити твердість і стійкість загалом близько 120 000 кристалічних структур. Структури були як реальними, так і гіпотетичними, при цьому більшість властивостей не оцінювались раніше. Дослідник додав, що на основі їх результатів алмаз є найміцнішим із відомих матеріалів, але може бути десятки матеріалів, які є навіть твердішими.
Вам стаття стала цікавою? Поділіться з друзями!