Группа ученых из Сколковского института науки и технологий применила машинное обучение для того, чтобы предугадать новые возможные сверхтвердые материалы, основываясь на их кристаллической структуре. Исследование было опубликовано в Journal of Applied Physics.
Сверхтвердые материалы привлекают к себе все большее внимание исследователей из-за своих свойств и потенциальной применимости в широком спектре сфер — от нефтедобычи до высокотехнологичных производств. Сверхтвердые материалы обладают двумя важнейшими свойствами: жесткостью и изломостойкость — иначе говоря, стойкостью к деформации и трещинам.
Материалы, обладающие свойствами, которые подходят для применения в том или ином типе производства, могут быть найдены с помощью вычислительных технологий — ученые совмещают теоретические модели и вычислительные методы для того, чтобы найти сверхтвердые материалы, имеющие желаемые свойства.
Ученые использовали сверхточную нейронную сеть СНС), чтобы создать предиктивную модель, способную выявлять свойства сверхтвердых материалов по их кристаллической структуре. Используя некоторое множество материалов, имеющих уже известные свойства, можно научить СНС вычислять свойства материалов, которые еще не были созданы.
Ученые вычислили степени жесткости и изломостойкости более 120 тыс. кристаллических структур, свойственных как уже известным, так и гипотетическим материалам. Модель ученых подтвердила, что алмаз пока что является самым крепким материалом на Земле, но и указала на то, что существует также огромное множество твердых и сверхтвердых материалов, которые еще не изучены.
Это новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.