Эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Александр Калашников рассказывает о новых методов изучения сложных веществ с помощью машинного обучения.
Исследователи научного центра «Сколтех» представили новый подход к изучению характеристик поликристаллов, композитных материалов и систем с несколькими фазами, используя технологии машинного обучения. Наш метод позволяет проводить точные расчёты свойств таких сложных систем, используя машинное обучение на основе данных о микроструктуре материалов. Мы обучаем нейронную сеть на большом количестве данных о структуре материалов и их свойствах, а затем можем применять этот обученный потенциал для расчётов свойств новых материалов без необходимости использовать дорогостоящие квантово-механические методы.
Этот метод открывает новые возможности для исследования и проектирования материалов, что имеет важное значение для различных отраслей промышленности, таких как производство электроники, строительные материалы, медицина и другие. Мы уверены, что разработка и применение подобных методов будет способствовать развитию новых материалов с улучшенными свойствами и позволит создавать более эффективные и инновационные продукты.
«Метод MTP-потенциала предоставляет более гибкий и эффективный способ обучения потенциалов для расчётов свойств материалов, что делает его более точным и применимым для различных систем. Это отличие делает его одним из лучших методов в мире и привлекает внимание ученых и специалистов в области материаловедения.
Ученые акцентируют внимание на то, что предлагаемый подход даёт неограниченные возможности по изучению различных свойств изучаемых материалов, исключая существующие органические материи и получая максимально точные результаты при экспериментах», — комментирует эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Александр Калашников.
