Инновационный метод на базе машинного обучения совершил революцию в процессе поиска устойчивых сплавов. Представленная в журнале npj Computational Materials технология значительно ускоряет анализ вариантов и делает его максимально полным. Проект успешно реализован при поддержке гранта РНФ.
В современной промышленности комбинированные сплавы демонстрируют существенные преимущества перед чистыми металлами. Варьируя пропорции и состав компонентов, инженеры получают материалы с улучшенными характеристиками — от прочности до электропроводности. Это открывает широкие перспективы для развития авиастроения, космической отрасли, машиностроения, электротехники и медицины.
Внедрение новых сплавов в производство становится возможным только после тщательного лабораторного тестирования. Традиционные методы экспериментального синтеза и компьютерного моделирования требуют значительных временных и ресурсных затрат, что существенно ограничивает возможности исследований.
Руководитель Лаборатории методов искусственного интеллекта Центра ИИ Сколтеха Александр Шапеев отмечает: «Разнообразие переменных создает огромное количество потенциальных комбинаций. Даже в простой системе из двух элементов — ниобия и вольфрама — с 20 атомами в кристаллической решетке необходимо проанализировать свыше миллиона вариантов, без учета симметрии».
Существующие методы моделирования, включая эволюционные алгоритмы и графовые нейросети, эффективны для точечного поиска, но не гарантируют обнаружение всех перспективных материалов.
Виктория Зинькович, ведущий автор исследования, магистрант Сколтеха, поясняет преимущества нового подхода: «Мы применяем машинно-обучаемые потенциалы, обеспечивающие высокую скорость расчетов. Это позволяет анализировать все возможные комбинации в заданных пределах, гарантируя выявление оптимальных вариантов».
Технология успешно протестирована на двух группах металлов. Первая включает тугоплавкие элементы — ванадий, молибден, ниобий, тантал и вольфрам. Вторая объединяет медь с благородными металлами — золотом, серебром, платиной и палладием. Унифицированная кристаллическая решетка этих элементов значительно упрощает вычисления.
Исследователи применили алгоритм к шести различным комбинациям атомов, оценивая энергию и энтальпию образования веществ для определения их стабильности.
Эффективность метода подтверждается впечатляющими результатами: обнаружено 268 новых стабильных сплавов, отсутствующих в существующих базах данных. Особенно показательна система «ниобий-молибден-вольфрам», где выявлено 12 перспективных трехкомпонентных сплавов.
Следующий этап исследований предполагает детальное изучение свойств новых материалов для определения их практической ценности. Зинькович подчеркивает: «Компьютерное моделирование уже способствовало созданию множества инновационных сплавов, применяемых от автомобилестроения до космической техники». Научная группа планирует расширить исследования, включив новые комбинации элементов и типы кристаллических решеток.
Источник: naked-science.ru