В ДГТУ нейросеть научили прогнозировать свойства создаваемых полимерных материалов

МОСКВА, 14 ноября. /ТАСС/. Российская нейросеть, способная ускорить разработку новых полимерных материалов за счет прогнозирования их свойств, разработана в Донском государственном техническом университете (ДГТУ). Результаты работы опубликованы в журнале Polymers.

Автор разработки, профессор кафедры сопротивления материалов ДГТУ Антон Чепурненко создал нейросеть, позволяющую с помощью алгоритмов предсказать, как деформируется создаваемый материал при длительном использовании. Новый подход призван помочь ученым прогнозировать изменения полимеров под действием различных температур, а также сжатия, растяжения, изгиба и других видов нагрузок.

"Построенная модель искусственной нейронной сети была протестирована на <?> [примере] вторичного поливинилхлорида. <?> Эффективность искусственных нейронных сетей при определении реологических (деформационных - прим.ТАСС) параметров полимеров была сравнима с эффективностью традиционных алгоритмов. Однако по сравнению с традиционными алгоритмами сглаживания экспериментальных кривых (предварительной обработки данных - прим.ТАСС) не требовалось", - говорится в статье.

Расчеты будущих качеств материалов позволят ускорить их создание, а также расширить возможности ученых по совершенствованию соединений на этапе разработки. Прогнозирование также полезно для более точного определения сферы применения новых материалов с учетом их качеств.