Ученые Удмуртии разработали методику определения свойств материалов с помощью нейросетей

"Эта методика открывает возможность, не проводя экспериментов, предугадать, какими будут свойства материалов. Это огромное поле для практической деятельности. Представьте себе: я провел один эксперимент при фиксированной концентрации сплава - а знаю об этом материале данные при всех концентрациях", - сказал Аржников.

"Мы часто говорим о "цифровых заводах", о цифровых двойниках - это и есть цифровой двойник бинарного сплава: "обученная" нейросеть обладает "знаниями", которые позволяют ей воспроизводить характеристики сплава во всем диапазоне концентрациях, не прибегая к дополнительным экспериментам и расчетам", - добавил ученый.

Он уточнил, что нейросеть была обучена с помощью метода Монте-Карло, когда вероятностные характеристики процесса описываются на основе большого количества случайных данных. Используя этот метод, ученые сформировали характеристики бинарного сплава при фиксированной концентрации, и на этих данных обучили нейросеть, которая смогла определять свойства сплава для всех других концентрациях.

"Этого метода до сих пор не было. Мы впервые предложили и использовали его в обучении нейронной сети для конкретного сплава. К счастью, у нас все получилось", - подчеркнул Аржников.

Он отметил, что новый метод поможет в описании электронных состояний сильных корреляций, сверхпроводимости, а также откроет огромное поле для работы в практической сфере исследования сплавов, в частности, высокоэнтропийных.

Посвященная результатам этой работы статья опубликована в текущем году в американском журнале AIP Advances (American Institute of Physics). Анатолий Аржников со старшим научным сотрудником УдмФИЦ УрО РАН Маратом Тимиргазиным подготовили новую научную работу в развитие этих исследований, которая в настоящее время находится на рецензировании у представителей научного сообщества в США.

Читайте "Интерфакс-Образование" в "Facebook", "ВКонтакте", "Яндекс.Дзен" и "Twitter"