Разработка ученых КФУ. Как искусственный интеллект поможет разрабатывать материалы будущего

Учёные Казанского федерального университета (КФУ) создали программу на основе глубокого обучения для определения физических и механических свойств многокомпонентных материалов. Эта разработка нацелена на улучшение анализа жидких и твердых веществ и может найти применение в науке и промышленности.

Программа, разработанная заведующим кафедрой вычислительной физики Анатолием Мокшиным и доцентом Булатом Галимзяновым, представляет собой вычислительный комплекс, состоящий из трёх модулей. Первый модуль предназначен для обучения нейронных сетей на основе данных, собранных в информационной платформе ITPhyMS, которая содержит экспериментальные данные о физических свойствах различных материалов.

"Один из модулей программы обучает нейронные сети на основе большого набора эмпирических данных по физико-механическим свойствам известных расплавов и твердых веществ."

— Анатолий Мокшин, заведующий кафедрой вычислительной физики КФУ

Второй модуль программы позволяет использовать обученные сети для определения физико-механических свойств веществ с заранее заданным составом. Пользователи программы могут выбирать химические элементы и их концентрации, а также определять такие параметры, как жесткость, предел прочности, температура плавления и аморфизации.

Третий модуль решает обратную задачу — он позволяет определить состав вещества, которое будет обладать необходимыми физическими характеристиками. Это открывает возможности для создания новых материалов с заданными свойствами, которые могут быть синтезированы для различных отраслей промышленности.

Разработчики отмечают, что программа изначально создавалась для научных исследований, направленных на понимание взаимосвязи между физико-химическими свойствами простых веществ и их сложных соединений. Тем не менее, результаты этой работы могут найти широкое применение в промышленности, где внедрение новых материалов с уникальными свойствами играет важную роль.

Источник: ТАСС

Фото: Freepik