27.11.2017 | ТАСС

Группа российских ученых под руководством химика Артема Оганова научила компьютер точно предсказывать, как ведут себя атомы алюминия и урана при различных значениях температуры и плотности.

Для предсказания поведения атомов определенного вещества при любых условиях достаточно знать величину сил межмолекулярного взаимодействия атомов в кристалле, утверждают авторы нового исследования. В своей статье они приводят алгоритм машинного обучения, который показывает состояние вещества в зависимости от давления и температуры для алюминия и урана.

Как правило, для полного решения уравнений квантовой механики требуются колоссальные вычислительные мощности, что делает их плохо применимыми для расчетов свойств сложных веществ. Справиться с этой проблемой Артему Оганову и его коллегам удалось за счет использования методов машинного обучения. Обучаясь на простых примерах, компьютер в дальнейшем сможет делать аналогичные предсказания и для более сложных случаев, предположили ученые.

Для проверки эффективности алгоритма исследователи рассчитали плотность состояний фононов, значения энтропии и температуры плавления алюминия. Результаты, полученные при помощи алгоритма машинного обучения. отлично согласуются с экспериментальными данными, а также результатами ab initio расчетов.

Благодаря разработанному алгоритму в будущем для создания новых материалов понадобится только компьютер. Это избавит исследователей от длительных экспериментальных поисков веществ с желаемыми свойствами «вслепую». Кроме того, в дальнейшем ученые надеются адаптировать алгоритм для других элементов, что значительно расширит сферу его применения.

Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.