В Сколтехе дали прогноз о возможности синтеза новых сверхтвердых материалов

Создали модель, обучили ее, провели с ее помощью численные исследования и получили результаты, говорящие о возможности существования целого ряда сверхтвердых материалов, исследователи из Сколтеха под руководством Артема Оганова. Статью с описанием проведенной работы 17 августа опубликовал Journal of Applied Physics.

Различные области промышленности испытывают заинтересованность в наличии сверхтвердых материалов, обладающих дополнительно рядом свойств. Созданию таких материалов уделяется все больше внимания исследовательских групп.

В статье демонстрируется, что машинное обучение созданной модели с использованием нейронных сетей на графах, разработанной физической моделью, описывающей твердость, вязкость и процессы развития разрушений материала и базы данных по известным материалам позволяет с хорошей точностью описать свойства материала определенной кристаллической структуры и химического состава.

Знание структуры и химического состава позволяет вести разработку вещества целенаправленно, экономить время и ресурсы исследователей.

Проведенное моделирование показало высокую точность прогнозирования, подробно описав ряд известных, но не введенных в базу данных для обучения веществ, а также указало на возможность создания целого ряда прочных и сверхпрочных материалов.

«Поскольку экспериментальных данных по твердости и трещиностойкости недостаточно для полноценного обучения таких моделей, мы использовали промежуточные свойства — упругие модули, данных по которым гораздо больше. Предсказывая значения таких модулей, мы смогли получить и искомые свойства, используя ранее созданную нами физическую модель», — рассказал Ефим Мажник, аспирант, работавший над созданием модели.

«В этой работе с помощью машинного обучения мы рассчитали твердость и трещиностойкость для более 120 тысяч известных и гипотетических кристаллических структур — для большинства из которых эти свойства никогда не изучались. Наша модель подтверждает, что алмаз является самым твердым из известных веществ, но также указывает на несколько десятков других потенциально высокотвердых или сверхтвердых материалов», — прокомментировал полученный результат Артем Оганов.

Работа поддержана грантом РНФ.