Москва C

Последние новости

12:10
Чиновница предложила... отключать по ночам свет у малоимущих
04:51
CES 2019: Panasonic представил сенсорное зеркало, которое видит вас насквозь
02:43
Мэй предложила парламенту забыть о разногласиях и сосредоточиться на Brexit
02:15
Ломанов завершил карьеру в сборной России по хоккею с мячом
02:05
Взрыв в Манбидже может спровоцировать настоящую битву в правительстве США
01:00
Лондон жертвует интересами Уилана, чтобы не допускать дипломатов РФ к Скрипалям
00:27
Американские сенаторы не смогли помешать снятию санкций с "Русала"
23:19
Ирландские дипломаты посетили Уилана и передали ему посылку от британского посольства
22:27
Роналду принес победу "Ювентусу" над "Миланом" в Суперкубке Италии
21:58
Скандал в кузнецкой больнице: дополнительные кровати купят, а чиновники получили выговор
21:46
СКР пришел к выводу, что взрыв в Шахтах произошел от утечки газа
21:21
Путин поручил полностью расселить дом в Магнитогорске, в подъезде которого произошел взрыв
20:51
На реке в штате Мэн засняли Луну
20:19
Штаты угрожают выйти из ДРСМД 2 февраля
19:35
СМИ сообщили о задержании производителя "Пяти озер" и "Хаски"
19:11
Чубайс назвал Россию бедной расточительной страной
18:56
Расселить 632 квартиры разрушенного дома в Магнитогорске поможет ММК
18:35
Китайский производитель выпустит смартфон с 10-кратным зумом
18:18
На Украине задержали депортированную из России журналистку
17:53
Хвостатый нянь: собаки-нюхачи помогут диабетикам контролировать уровень глюкозы
16:29
Инфляция в России с начала года достигла 0,7%
13:36
Глава района Бурятии объявил режим ЧС ради коррупционной сделки
10:49
В России может появиться газовая полиция
05:52
Найдено тело пятой жертвы взрыва в Шахтах
05:45
Над правительством Терезы Мэй нависла угроза вотума недоверия
04:44
Мария Бутина лишена возможности общения с отцом
00:37
Экипаж Сотникова победил на восьмом этапе ралли "Дакар", возглавив зачет грузовиков
22:43
Джеффу Монсону на Урале заменили бедро
22:31
Литва испугалась остаться со своим СПГ-терминалом без российского газа
21:23
Число жертв ДТП под Воронежем выросло до восьми
20:47
Шахты: остается неизвестной судьба одного жильца взорванного дома
19:55
Россия готова обсуждать со Штатами ДРСМД, но только на равных
19:40
Пытавший током до смерти 96-летнюю бабушку ради 3 тысяч изувер сядет на 16 лет
19:40
"Спартак" впервые за 10 лет победил "Барыс" в Астане, отыгравшись со счета 0:3
19:10
Исследование: треть россиян пользуется исключительно мобильным интернетом
18:28
Найдена двойная звёздная система с планетообразующим диском, вставшим на дыбы
17:54
Шахты: спасатели обнаружили тела еще двух погибших
Больше новостей
» » Koмпьютep научили виртуально «химичить»

Koмпьютep научили виртуально «химичить»

Наука
240
0

Группа учёных из МФТИ, НИИ автоматики имени Н. Л. Духова и Сколтеха под руководством Артёма Оганова применила метод машинного обучения для моделирования поведения алюминия и урана при различных температурах, давлениях и в разных фазовых состояниях. Моделирование химических систем позволяет предсказывать их свойства в различных условиях до проведения экспериментов, что в дальнейшем даёт возможность воплотить в реальность наиболее перспективные материалы. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.

Сейчас самый популярный метод моделирования основан на использовании набора параметров, описывающих рассматриваемую биохимическую систему: дли́ны связей в молекулах, углы между атомами, заряды и т. д. — так называемый «метод силовых полей». Однако использование этого метода не позволяет точно воспроизводить квантово-механические силы, которые действуют в молекулах. Кроме того, точные квантово-механические расчёты занимают много времени, не позволяют рассчитывать свойства больших систем и ограничиваются парой сотен атомов.

Огромный интерес представляют модели машинного обучения. Обучаясь на относительно небольшой выборке данных (получаемых в квантово-механических расчётах), эти модели затем могут быть использованы вместо квантово-механических расчётов, поскольку обладают такой же точностью, но требуют примерно в тысячу раз меньше вычислительных ресурсов, чем квантово-механические расчёты.
Учёные применили машинное обучение для моделирования межатомных взаимодействий в кристаллах и расплавах двух элементов: алюминия и урана. Алюминий является хорошо изученным металлом с известными физико-химическими свойствами. Уран был выбран, наоборот, из-за наличия разнящихся опубликованных данных о его физико-химических свойствах и желания исследователей эти свойства уточнить.

В ходе данной работы с помощью обученной модели исследователи изучали такие свойства, как плотность фононных состояний, энтропия и температура плавления алюминия.
Иван Круглов, сотрудник лаборатории компьютерного дизайна материалов МФТИ, рассказывает: «Величины сил межмолекулярных взаимодействий атомов в кристаллах можно успешно применять для предсказания поведения атомов этого элемента при других температурах и в других фазовых состояниях, а также, наоборот, — зная свойства системы в жидком фазовом состоянии, узнать поведение атомов в кристаллической решётке. Таким образом, появляется возможность расчёта фазовой диаграммы урана на основании данных о его кристаллической структуре. Показывая состояние вещества в зависимости от давления и температуры, фазовые диаграммы позволяют определять возможности и границы применения элементов».

Основным критерием достоверности виртуально полученных данных являлось их сравнение с экспериментальной информацией. Использованный метод моделирования показал хорошую точность полученных виртуально данных. Информация, полученная методом машинного обучения, имеет меньшие погрешности, чем методы моделирования, использующие силовые поля.

Данное исследование заключается в повышении скорости и точности моделирования систем атомов методом машинного обучения, предложенным авторами в 2016 году. Работа сделана при поддержке Российского научного фонда.
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо зайти на сайт под своим именем.

0 комментариев

Информация

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.