Otkrivanje supertvrdih materijala pomoću mašinskog učenja
Supertvrdi materijali su od izuzetnog značaja u različitim korisnim primjenama. Oni imaju dva bitna svojstva: tvrdoću i otpornost na lomljenje; što predstavlja njihovu otpornost na izobličenja i širenje pukotina, redom.
Materijali, sa osobinama koje bi odgovarale određenim industrijskim potrebama, mogu se otkriti računskim putem, upotrebom naprednih tehnika za računske nauke o materijalima, kako bi se utvrdila potrebna svojstva za supertvrde materijale.
Grupa naučnika sa Skolteka (Institut za nauku i tehnologiju u Skolkovu), koristila je metode mašinskog učenja za procjenjivanje supertvrdih materijala na osnovu njihove kristalne strukture.
Naučnici su razvili model mašinskog učenja pomoću neuralnih mreža na graficima, i nedavno razvijeni fizički model tvrdoće i otpora na lomove. Model je treniran pomoću podataka o elastičnosti iz baze podataka The Materials Project, i ima dobru tačnost predviđanja.
Oni su pomoću modela ispitali sve kristalne strukture iz baze podataka, i sistematizovali su sve obećavajuće tvrde i supertvrde materijale.
Profesor na Skolteku i MIPT-u, Artem Oganov, rekao je: “U ovom istraživanju smo primijenili metode mašinskog učenja za izračunavanje tvrdoće i otpornosti na lomove preko 120.000 kristalnih struktura, i poznatih i hipotetičkih, od kojih kod većine nikad ranije nijesu ispitivane ove osobine. Dok naš model potvrđuje da je dijamant najtvrđi poznati materijal, ukazuje i na postojanje desetina drugih, potencijalno tvrdih ili supertvrdih materijala”.
Rad je objavljen u časopisu Journal of Applied Physics.
Izvor: techexplorist.com
