Найти в Дзене
РР-Новости

Ученые МГУ разработали алгоритм для автоматического определения структур гибридных галогенидов

Ученые Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова разработали инновационный алгоритм машинного обучения, который способен автоматически определять кристаллические структуры гибридных материалов на основе галогенидов. Эти соединения, содержащие органический фрагмент, галоген и металл, имеют значительный потенциал для применения в оптоэлектронных устройствах, солнечных батареях и различных датчиках. По словам специалистов, новый подход к анализу структур ускоряет процесс открытия новых материалов и совершенствования уже существующих соединений. Это стало возможным благодаря поддержке Российского научного фонда (РНФ) и публикации результатов исследования в престижном научном журнале Nanoscale. На сегодняшний день известно более тысячи гибридных материалов на основе галогенидов, интересующих ученых своей сравнительной простотой синтеза и уникальными оптоэлектронными свойствами. Важную роль в изучении этих материалов играет определение их кристаллической структуры, поск

Ученые Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова разработали инновационный алгоритм машинного обучения, который способен автоматически определять кристаллические структуры гибридных материалов на основе галогенидов. Эти соединения, содержащие органический фрагмент, галоген и металл, имеют значительный потенциал для применения в оптоэлектронных устройствах, солнечных батареях и различных датчиках.

По словам специалистов, новый подход к анализу структур ускоряет процесс открытия новых материалов и совершенствования уже существующих соединений. Это стало возможным благодаря поддержке Российского научного фонда (РНФ) и публикации результатов исследования в престижном научном журнале Nanoscale.

На сегодняшний день известно более тысячи гибридных материалов на основе галогенидов, интересующих ученых своей сравнительной простотой синтеза и уникальными оптоэлектронными свойствами. Важную роль в изучении этих материалов играет определение их кристаллической структуры, поскольку именно от нее зависят свойства материала. Традиционно этот процесс требует значительных затрат времени и глубоких знаний, что побуждает исследователей искать более доступные решения.

Алгоритм, созданный в МГУ, автоматически анализирует данные рентгеновской дифракции и может предсказать, как организованы атомы в гибридных галогенидах. Ученые проанализировали 485 известных кристаллических структур и разработали классификацию, основанную на математических моделях, что позволило значительно повысить точность предсказаний.

Руководитель проекта Екатерина Марченко отметила, что в будущем точность алгоритма может быть увеличена с помощью новых данных, которые появятся по мере синтеза новых материалов. Тем временем, Алексей Тарасов, заведующий лабораторией новых материалов, сообщил о планах по расширению базы данных, что позволит ускорить коммерческое применение этой группы материалов, в том числе в солнечных элементах и светодиодах.

]]>