Российские ученые разработали метод, который упростит создание даже магнитного «холодильника»
Ученые из Института AIRI, занимающегося фундаментальными и прикладными исследованиями в области искусственного интеллекта, и МГУ представили метод, позволяющий прогнозировать возможность легирования сплавов на основе железа — родия (Fe–Rh). Исследование было опубликовано в международном журнале Scientific Reports. Полученные данные также будут выложены в публичный репозиторий на GitHub.
Процесс легирования, то есть изменения химического состава материала для придания ему необходимых физических, химических или механических свойств за счет введения в состав дополнительных элементов, широко используется как в науке, так и в множестве отраслей промышленности. Он может применяться, например, для повышения прочности металлоконструкций или их устойчивости к коррозии.
Однако теоретическое прогнозирование и компьютерное моделирование при создании новых материалов до сих пор представляет собой серьезную научную проблему. Так, существуют трудности в предсказании изменений исходной структуры сплавов при добавлении новых элементов.
Сплавы на основе железа — родия применяются для создания «магнитных» холодильников. Это устройства, обеспечивающие достижение экстремально низких температур, в которых для охлаждения и нагрева применяется магнитное поле. Кроме того, такие сплавы являются перспективными материалами для точечной доставки лекарств к пораженным участкам с минимальными побочными эффектами и большей результативностью лечения.
Метод, представленный российскими учеными, основан на использовании квантово-механических расчетов и машинного обучения. Они разработали вычислительный пайплайн, позволяющий анализировать энергетические характеристики сплавов с включением третьего элемента. Кроме того, ученые создали датасет для дальнейшего обучения нейросетей анализу других сплавов и материалов.
«Мы предложили метод, который позволяет определить, насколько энергетически выгодно замещать железо или родий в каждом конкретном случае. Метод уже показал отличный баланс между точностью и вычислительными затратами и будет полезен значительной доле российского научного сообщества: физикам, химикам, биологам, исследователям ИИ и другим специалистам», — подчеркнул Артур Кадурин, руководитель научной группы «Глубокое обучение в науках о жизни» Института AIRI.
Ранее ГК «Прогресс Агро» рассказала об активном внедрении цифровых технологий в свою деятельность. На базе АО «Рассвет» прошел эксперимент по дифференцированному внесению азотных удобрений, которое проводилось при помощи ИИ. Целью проекта была разработка схемы подкормки озимой пшеницы, повышение качества и урожайности культуры, а также снижение себестоимости ее возделывания.
