Сегодня, 20 мая, информационное издание «ТАСС» со ссылкой на свои источники сообщило, что учёным из Института физики Казанского федерального университет удалось разработать передовую технологию по определению прочности различных аморфных металлических сплавов — для этого специалисты кафедры вычислительной физики задействовали технологии на базе искусственного интеллекта. Более того, авторы проекта заявили, что новейшая технология позволяет не только точно определять прочностные свойства уже созданных сплавов, но и конструировать новые сплавы, что, безусловно, интригует, ведь искусственный интеллект может добиться необычных результатов.
Специалисты объяснили, что речь идёт о создании именно аморфных сплавов — они обладают повышенной прочностью благодаря тому, что их внутренняя структура очень близка к структуре жидкости. Данные сплавы обычно используются для изготовления различных особо ответственных компонентов — сейсмодатчиков, мембран для манометров, датчиков скорости (а также ускорения и крутящего момента) в автомобилях, при изготовлении пружин часовых механизмов и весов. Спектр применения подобных материалов просто огромный и чтобы развиваться в данном направлении, российские специалисты решили возложить на ИИ задачу проектирования новейших особо прочных аморфных материалов.
«Мы обучили искусственные нейронные сети анализировать состав тех металлических сплавов, для которых уже известны прочностные свойства — модуль упругости, предел текучести, предел прочности и другие, и находить корреляцию между этими свойствами и физико-химическими свойствами элементов, которые присутствуют в составе сплава. Тем самым искусственные нейронные сети учатся определять прочностные свойства по составу сплава», — заявил Анатолий Мокшин, заведующий кафедрой вычислительной физики и моделирования физических процессов Института физики КФУ.
После этого учёные применяют нейронную сеть с целью прогнозирования прочностных показателей различных новых сплавов с совершенно разным составом. Технология позволяет комбинировать химические элементы из периодической таблицы, которые в конечном итоге можно будет задействовать для синтеза сплавов нового поколения. Пока что информации о результатах работы ИИ в этой области нет, но, вероятно, в ближайшем будущем появится больше новостей.
