Российская нейросеть сможет прогнозировать свойства новых полимеров
Создавать более стойкие и функциональные полимеры поможет российская нейросеть, способная прогнозировать их свойства в тысячи раз быстрее других программ, утверждают разработчики из ДГТУ. Результаты исследования опубликованы в журнале Polymers.
Полимерами называют химические соединения, состоящие из множества повторяющихся звеньев (мономеров), которые выстраиваются в крупные молекулы, рассказали в Донском государственном техническом университете (ДГТУ).
Полимерные материалы – одни из самых востребованных в промышленности. К наиболее популярным изделиям из них можно отнести упаковки для различной пищи, посуду, бутылки, силиконовые предметы, шины и даже украшения, подчеркнули специалисты.
В России и в мире регулярно синтезируют новые полимеры, однако процесс выяснения их свойств, в частности, устойчивости к высоким температурам и различным повреждениям, остается трудоемким и долгим.
Для этого требуется создавать сложную математическую модель, обратили внимание в вузе, и она не может выявить в точности все изменения в материале при его долгой эксплуатации.
"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", – рассказал автор разработки, профессор кафедры сопротивления материалов ДГТУ Антон 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 исследователи могут составлять подробные графики изменений во времени для полимеров.
Особенно ценным специалист называет выявление изменений их свойств в зависимости от температуры. Полимерные соединения размягчаются при 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.
"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", – отметил исследователь.
Имея детальное знание о свойствах материалов можно существенно расширить область их применения, считает ученый. Так, например, вторичный поливинилхлорид жестче, чем исходный, значит, может использоваться не только для изготовления облицовочных элементов, но и конструкций, воспринимающих более серьезные нагрузки.
Чепурненко подчеркнул, что дальнейшая перспектива исследований – дообучение нейросети для работы c бетоном и другими материалами.
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.