Прогнозировать свойства новых полимеров в тысячи раз быстрее других программ сможет российская нейросеть

Разработчики Донского государственного технического университета (ДГТУ) утверждают, что создавать более стойкие и функциональные полимеры поможет российская нейросеть, которая способна прогнозировать их свойства в тысячи раз быстрее других программ. Результаты исследования опубликованы в журнале Polymers.

Напомним, полимерами называют химические соединения, состоящие из множества повторяющихся звеньев (мономеров), которые выстраиваются в крупные молекулы. Полимерные материалы – одни из самых востребованных в промышленности. Например, к наиболее популярным изделиям из них можно отнести упаковки для различной пищевой продукции, посуду, бутылки, силиконовые предметы, шины и даже украшения.

Новые полимеры регулярно синтезируют и в России и в мире, однако процесс выяснения их свойств, в частности, устойчивости к высоким температурам и различным повреждениям, все еще остается трудоемким и долгим.

Для него требуется создавать сложную математическую модель, обратили внимание в ДГТУ, но кроме того, она не может выявить в точности все изменения в материале при его долгой эксплуатации.

Автор разработки, профессор кафедры сопротивления материалов ДГТУ Антон Чепурненко рассказал: «Мы обучили нейросеть прогнозировать деформационные свойства полимеров. Так возможно узнать особенности изменения деформаций материала во времени при воздействии – растяжении, сжатии, изгибе, кручении. Искусственный интеллект обрабатывает эти данные в тысячи раз быстрее других алгоритмов».

По словам Чепурненко, материалом для обучения стали данные, сгенерированные на основе теоретических кривых релаксаций (процесс перестройки вещества при переходе из неравновесного состояния в равновесное), дополнил ученый. Теперь, по результатам обработки информации, ученые могут составлять подробные графики изменений во времени для полимеров.

Возможность выявления изменений их свойств в зависимости от температуры автор разработки назвал особенно ценным, поскольку полимерные соединения размягчаются высоких температурных показателях, и теперь можно четко установить порог начала выраженных деформаций для каждого соединения. Это позволит лучше определять сферу применения конкретных полимеров, уверен Антон Чепурненко, и может поспособствовать созданию более устойчивых соединений.

Ученый отметил: «Нейросеть помогает определить и особенности вторичных полимеров, которые производятся при переработке первичных. Так мы выясняем, насколько изменятся характеристики вещества в итоге, и будет ли материал полностью безопасен для использования в быту».

Плюс также в том, что имея детальное знание о свойствах материалов можно существенно расширить область их применения, считает ученый. Например, вторичный поливинилхлорид жестче, чем исходный, значит, может использоваться не только для изготовления облицовочных элементов, но и конструкций, воспринимающих более серьезные нагрузки.

Антон Чепурненко подчеркнул также, что дальнейшая перспектива исследований – это дообучение нейросети для работы c бетоном и другими материалами.

Донской государственный технический университет ДГТУ является участником государственной программы поддержки университетов «Приоритет 2030». В рамках программы развития вуза до 2030 года реализуется стратегический проект «Восемь точек роста», призванный обеспечить инновационное развитие на основе междисциплинарного подхода с фокусировкой на приоритетных направлениях.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

*

code