Специалисты Сколковского института науки и технологий (Сколтеха) разработали математическую модель, способную быстрее, чем существующие подходы, рассчитывать свойства материалов на атомном уровне. Новое решение позволит ускорить создание более устойчивых металлических конструкций для машиностроения и энергетики, сообщил во вторник ТАСС профессор Центра искусственного интеллекта (ИИ) Сколтеха Александр Шапеев.
Модели межатомного взаимодействия используются для исследования свойств материалов на основе моделирования движения частиц вещества. С помощью технологий ИИ они позволяют с высокой точностью воспроизводить на компьютере то, как движутся атомы в материалах. Это позволяет, к примеру, исследовать процессы распределения тепла при разработке новых материалов. Авторы работы создали и применили на практике новые алгоритмы для ускорения и повышения точности таких расчетов.
"Наше решение позволяет проводить не только качественное моделирование свойств новых материалов, но и количественное - узнавать, какой энергетический барьер нужно преодолеть атомам в ходе перемещения в материале, и, оптимизируя его, проектировать материал с определенными качествами. С использованием новых алгоритмов расчет действия силы на один атом занимает 0,1 миллисекунды, что до 100 раз быстрее в сравнении с существующими методами", - сказал ученый.
Новый подход позволяет не только ускорять расчеты, но и снижать требования к оборудованию для их проведения. Объемы задач, для решения которых сегодня требуется небольшой суперкомпьютер, с могут выполняться на офисном ПК средней мощности, уточнил Шапеев. Сотрудники Сколтеха испытали разработанные алгоритмы, подобрав пропорции ниобия, молибдена и тантала в составе перспективных сплавов.
"Мы решали задачу предсказания сочетания компонентов, при котором сплав обладает высокими показателями пластичности. По сути это позволило нам на этапе расчетов проанализировать и определить некий индекс пластичности для разных составов. Такой подход позволяет сократить стоимость изысканий за счет отказа от стадий изготовления и физических испытаний неоптимальных по составу образцов", - заключил исследователь.
Работа была поддержана грантом Российского научного фонда (РНФ).
Комментариев нет:
Отправить комментарий