Работники кафедры вычислительной физики Института физики Казанского федерального университета разработали нейросеть, способную анализировать большой набор эмпирических данных о физических и химических свойствах элементов таблицы Менделеева. Об этом сообщает пресс-служба вуза.
К этим данным относятся масса, заряд и электроотрицательность атома. «В рамках предложенной методологии из различных комбинаций этих элементов, преимущественно металлических, „собирается“ сплав и задается доля каждого элемента в сплаве. Далее обученная нейросеть осуществляет анализ информации о физических и химических свойствах элементов, образующих эти сплавы, и определяет механические свойства этого сплава. Вся эта процедура занимает всего пару минут», — рассказал доцент кафедры вычислительной физики Булат Галимзянов.
Чтобы обучить нейросеть, сотрудники использовали данные о более чем 50 тысячах аморфных сплавов различного состава — они применяются в машиностроении и других промышленных сферах, а также используются для изготовления сейсмодатчиков, мембран манометров, датчиков скорости, ускорения и крутящего момента автомобилей.
Новый метод проектирования аморфных сплавов позволит ускорить создание новых материалов для промышленности.
