Российские ученые придумали алгоритм, позволяющий быстро определять связи между атомами в гибридных материалах. Отечественная разработка позволит улучшить характеристики оптоэлектронных приборов, солнечных панелей и других устройств.
Ученые МГУ создали алгоритм машинного обучения для автоматического определения кристаллических структур гибридных материалов на базе галогенидов. Эти материалы могут пригодиться в производстве оптоэлектронных приборов, солнечных панелей и разнообразных сенсоров. Разработка позволит ускорить процесс открытия новых соединений и улучшить характеристики существующих.
Согласно данным на сайте университета, специалисты сначала изучили 485 известных кристаллических структур галогенидов, полученных методом рентгеновской дифракции. Они проанализировали сходства и различия этих структур и предложили метод их классификации.
Классификация представляет собой граф — математическую систему, состоящую из взаимосвязанных объектов (вершин). В вершинах графа располагаются различные структуры гибридных материалов, а линии, соединяющие эти вершины (ребра), отображают возможные переходы между этими структурами. Основываясь на этой классификации, ученые создали алгоритм машинного обучения, который с высокой точностью предсказывает организацию групп атомов в исследуемом материале.
Источник: hi-tech.mail.ru
Похожие новости:
Технологии в агрокомплексе: мастера, подмастерье и искусственный интеллект
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
Новая модель нейрона | Ракетный двигатель от ИИ | Российский квантовый процессор | Солнечное топливо
Исследователи MIT разработали способ обучения более надёжных ИИ-агентов