Нейронные сети для предсказания устойчивости материалов

Coatings Today
03.10.2018 251

Искусственные нейронные сети – алгоритмы, предназначенные для репликации связей между нейронами в мозге – «научились» выполнять множество задач, от обнаружения пешеходов в самоуправляемых автомобилях, до анализа медицинских изображений и языкового перевода. Теперь исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего обучают искусственные нейронные сети для прогнозирования новых стабильных материалов.

«Предсказание стабильности материалов является центральной проблемой в материаловедении, физике и химии», – говорит старший автор исследования Шуий Пин Онг, профессор наноинженерии в Инженерной школе Ирвин и Джоан Джейкобс. «С одной стороны, у вас есть традиционная химическая интуиция, такая как пять Правил Линуса Полинга, которые описывают стабильность кристаллов с точки зрения радиусов и упаковки ионов. С другой стороны, у вас есть дорогостоящие квантово-механические вычисления для расчёта энергии, получаемой от образования кристалла, которые должны быть выполнены на суперкомпьютерах. Мы сделали так, чтобы использовать искусственные нейронные сети для соединения этих двух миров».

Обучая искусственные нейронные сети предсказывать энергию образования кристалла, задавая только два фактора – электроотрицательность и ионный радиус входящих в молекулу атомов – Онг и его команда в Виртуальной Лаборатории Материалов (Materials Virtual Lab) разработали модели, которые могут идентифицировать стабильные материалы в двух классах кристаллов, известных как гранаты и перовскиты. Эти модели до 10 раз более точные, чем предыдущие модели машинного обучения, и достаточно быстры, чтобы эффективно отображать тысячи материалов за считанные часы на ноутбуке.

«Эти материалы используются в светодиодных лампах, перезаряжаемых литиево-ионных батареях и солнечных батареях. Эти нейронные сети обладают потенциалом значительно ускорить открытие новых материалов для этих и других важных областей применения», – уверены исследователи.

Команда сделала свои модели доступными через веб-приложение, что позволяет и  другим людям использовать эти нейронные сети для расчета энергии образования любой композиции граната или перовскита. В настоящее время исследователи планируют попробовать применить нейронные сети к другим кристаллическим прототипам, а также к другим свойствам материалов.

Связаться с нами

Готово, ваша заявка успешно отправлена.
Ошибка, попробуйте обновить страницу и попробовать снова.

Вам будет интересно

Новое средство для удаления лакокрасочных покрытий
Новое средство для удаления лакокрасочных покрытий
Компания Indestructible Paints Ltd из Бирмингема выпустила средство для удаления краски IPStrip 500. Согласно заявлениям…
Coatings Today
06.08.2019
276
Шотландская ракетная база раскрывает передовые методы производства материалов
Шотландская ракетная база раскрывает передовые методы производства материалов
Компания Orbex приоткрыла завесу над своей шотландской ракетной базой, оборудованием для намотки углеродного волокна и…
Coatings Today
29.12.2019
305
Камера дробеструйной очистки индивидуального изготовления повышает качество ремонта
Камера дробеструйной очистки индивидуального изготовления повышает качество ремонта
Большинство продуктов и оборудования, от мобильных телефонов до кузовов транспортных средств, проходят испытания на виброустойчивость…
Coatings Today
14.03.2018
226
Итоги выставки «Интерлакокраска-2019»
Итоги выставки «Интерлакокраска-2019»
Итоги выставки «Интерлакокраска-2019» 23-я международная специализированная выставка С 4 по 7 марта в ЦВК «Экспоцентр»…
Coatings Today
25.03.2019
330
Ограничения по N-метилпирролидону скоро вступят в силу
Ограничения по N-метилпирролидону скоро вступят в силу
N-метилпирролидон (NMP) используется в качестве апротонного растворителя при производстве аккумуляторных батарей, полупроводников, волокон, лекарственных препаратов…
Coatings Today
10.03.2020
8
Новый материал – стекломер – можно обрабатывать так же, как полимер
Новый материал – стекломер – можно обрабатывать так же, как полимер
Чистое кварцевое стекло обладает высокой прозрачностью и устойчивостью к тепловым, физическим и химическим воздействиям, поэтому…
Coatings Today
29.05.2018
376
Универсальный адгезив работает под водой
Универсальный адгезив работает под водой
Склеивание различных поверхностей материала чрезвычайно важно в широком диапазоне применений от электроники до биомедицины, но…
Coatings Today
10.09.2018
236
Максимальная универсальность системы дозирования iFlow GP
Максимальная универсальность системы дозирования iFlow GP
Новая система дозирования i-Flow GP от компании Carlisle — это универсальное решение для нанесения однокомпонентных…
Coatings Today
09.02.2021
150
Партнерство AkzoNobel и McLaren выходит на новый уровень
Партнерство AkzoNobel и McLaren выходит на новый уровень
Автогоночная команда McLaren Racing и компания-производитель лакокрасочных материалов AkzoNobel продлили и расширили свое многолетнее сотрудничество.…
07.02.2022
393