Роль глубокого обучения в определении стадии

Токийский научный университет сделал новаторский шаг вперед в области материаловедения. Их последняя разработка включает в себя модель глубокого обучения, способную идентифицировать новые квазикристаллические фазы в многофазных кристаллических материалах — подвиг, который ранее был связан со сложностью и ограничениями по времени.

Изображение предоставлено: Metamorworks/Shutterstock.com

Новые проблемы в идентификации кристаллических материалов

Современный подход к определению кристаллических структур, который является неотъемлемой частью таких секторов, как фармацевтика и электроника, основан на порошковой дифракции рентгеновских лучей. Однако этот процесс сталкивается с проблемами, когда речь идет о многоэтапных образцах, включающих разные типы кристаллов. Такие сложности требуют нового подхода к быстрой и точной идентификации.

Прорыв в глубоком обучении

В этом контексте исследовательская группа Токийского научного университета под руководством доцента Цунэтомо Ямады представила модель «бинарного классификатора» для машинного обучения. Эта модель, отличающаяся применением сверточных нейронных сетей, была обучена распознавать фазы икосаэдрических квазикристаллов (i-QC) в многофазных образцах. Эта фаза характеризуется дальним порядком и уникальной дифракционной картиной.

Достижения и потенциал

Модель показала впечатляющую точность прогнозирования — более 92%, успешно идентифицировав неизвестную фазу i-QC в сплаве Al-Si-Ru. Это открывает большие возможности для идентификации новых квазикристаллических фаз, включая дека- и диагональные квазикристаллы, в широком спектре материалов.

Это нововведение не только упрощает процесс определения фазы, но и открывает путь к открытию новых материалов, жизненно важных для решения будущих задач в области энергетики, электроники и экологической устойчивости. Сотрудничество и междисциплинарный подход этого исследования подчеркивают преобразующий потенциал интеграции искусственного интеллекта и глубокого обучения в научные исследования.

источник

Ускорение идентификации фаз многофазных смесей с помощью глубокого обучения (без даты) Токийский научный университет. Онлайн по адресу: https://www.tus.ac.jp/en/mediarelations/archive/20231102_6238.html (Доступ: 20 ноября 2023 г.).