
Исследователи из Сколковского института науки и технологий (Сколтех) и Московского физико-технического института (МФТИ) создали инновационный метод ускоренного поиска высокоэффективных металлических сплавов. Новый подход, основанный на машинном обучении, позволяет быстро определять перспективные составы для дальнейшего лабораторного тестирования.
Традиционно моделирование сплавов – это медленный и сложный процесс. Учёные часто действуют наугад и могут упустить ценные варианты. Новый метод даёт возможность провести тщательный поиск кандидатов среди огромного количества возможных комбинаций.
«Число потенциальных кандидатов огромно, потому что задействовано так много переменных: из каких элементов состоит сплав, в каких пропорциях, какова кристаллическая структура и так далее», – поясняет профессор Александр Шапеев, руководитель Лаборатории искусственного интеллекта для разработки материалов в Сколтехе.
.jpg)
Виктория Зинкович, ведущий автор исследования и магистрант программы Data Science в Сколтехе, отмечает: «Существующие подходы опираются на фундаментальное физическое описание процесса с точки зрения прямых квантово-механических расчётов. Это точные, но сложные и длительные вычисления. Мы же используем потенциалы, полученные с помощью машинного обучения, которые характеризуются быстрыми вычислениями и позволяют перебрать все возможные комбинации до определённого предела».
Исследователи протестировали свой подход на двух группах металлов: пяти тугоплавких металлах (ванадий, молибден, ниобий, тантал и вольфрам) и пяти благородных металлах (золото, платина, палладий, медь и серебро). В каждой группе рассматривались три различные комбинации этих элементов.
Новый алгоритм помог обнаружить 268 новых стабильных при нулевой температуре сплавов, которые не были указаны в широко используемой отраслевой базе данных. Например, в системе ниобий-молибден-вольфрам было найдено 12 кандидатов в сплавы, отсутствующих в базе данных.
Эти обнаруженные сплавы ещё предстоит протестировать более детально, чтобы определить их практическое применение. Компьютерное моделирование уже привело к открытию многих важных промышленных сплавов, таких как сплавы, используемые в автомобильных деталях и хранилищах ракетного топлива.
Исследователи планируют расширить свой алгоритм, чтобы включить другие составы сплавов и кристаллические структуры. Это открывает новые возможности для развития аэрокосмических технологий, машиностроения, строительства, электроники, медицинских инструментов и многих других отраслей промышленности.
-
08.02.2025 08:12:00 | iXBT.com
08.02.2025 08:05:00 | iXBT.com
08.02.2025 01:43:00 | iXBT.com
08.02.2025 01:26:00 | iXBT.com
08.02.2025 01:18:00 | iXBT.com
07.02.2025 20:45:00 | iXBT.com
07.02.2025 19:10:00 | iXBT.com
07.02.2025 17:47:00 | iXBT.com
07.02.2025 16:21:00 | iXBT.com
07.02.2025 14:03:00 | iXBT.com
07.02.2025 13:47:16 | TechCult.ru
07.02.2025 13:24:00 | iXBT.com
07.02.2025 13:07:00 | iXBT.com
07.02.2025 13:03:22 | Ведомости
07.02.2025 13:03:00 | iXBT.com
07.02.2025 12:51:00 | iXBT.com
07.02.2025 12:39:00 | iXBT.com
07.02.2025 12:25:00 | iXBT.com
07.02.2025 12:21:00 | iXBT.com
07.02.2025 12:07:00 | iXBT.com
07.02.2025 11:59:00 | iXBT.com
07.02.2025 11:49:00 | iXBT.com
07.02.2025 11:37:00 | iXBT.com
07.02.2025 11:03:00 | iXBT.com
07.02.2025 10:53:00 | iXBT.com
07.02.2025 10:39:00 | iXBT.com
07.02.2025 10:31:00 | iXBT.com
-
22.04.2025 01:00:11 | ferra.ru
22.04.2025 00:45:43 | ferra.ru
21.04.2025 23:15:22 | ferra.ru
21.04.2025 22:40:33 | ferra.ru
21.04.2025 22:30:49 | ferra.ru
21.04.2025 22:23:38 | Хабр
21.04.2025 21:56:30 | ferra.ru
21.04.2025 21:45:03 | ferra.ru
21.04.2025 21:36:28 | vc.ru
21.04.2025 21:22:45 | ferra.ru
21.04.2025 20:50:59 | ferra.ru
21.04.2025 20:50:27 | Хабр
21.04.2025 20:45:52 | Хабр
21.04.2025 20:43:49 | vc.ru
21.04.2025 20:38:22 | Хабр
21.04.2025 20:28:07 | ferra.ru
21.04.2025 20:26:36 | Хабр
21.04.2025 20:23:18 | Хабр
Техническая поддержка проекта ВсеТут