Российская нейросеть обучилась «собирать» сверхпрочные сплавы
И делает это за пару минутИсследователи из России создали нейросеть, способную проанализировать набор данных об элементах и подобрать наиболее прочные из аморфных сплавов металлов. Работа ученых опубликована в журнале Metals.
Аморфные сплавы применяются в машиностроении и других сферах промышленности. Их использование обусловлено преимущественно их прочностными показателями, такими как сопротивляемость к разрушению, упругость, твердость.
Разработанная учеными анализирует данные об элементах таблицы Менделеева — массу атома, его заряд и электроотрицательность. Далее она «собирает» сплав и задает долю каждого элемента в нем. Наконец, определяются механические свойства. Общее время расчетов составляет около пары минут.
Для обучения нейросети были использованы данные о более чем 50 тысячах аморфных сплавов различного состава, рассказала одна из исследователей, инженер кафедры вычислительной физики Казанского федерального университета Мария Доронина. Искусственному интеллекту не требуется информация о координатах и скоростях атомов, что позволяет специалистам не заниматься трудоемким процессом анализа структуры сплава. Средняя погрешность расчетов составляет 12%, что является хорошим показателем, подчеркивает Доронина.