News
Новый алгоритм помог найти многокомпонентные сверхтвердые вещества
Sep 10, 2020 | 13:00 / Interesting information
Read 2308 time (-s)

Российские и американские материаловеды разработали алгоритм, позволяющий искать стехиометричные соединения с нужными свойствами без ограничений на количество компонентов. С помощью модели ученые попробовали найти сверхтвердые материалы и обнаружили ряд новых соединений: оксидов и интерметаллидов. К тому же с помощью алгоритма можно уточнить состав веществ для получения рекордных свойств. Статья опубликована в журнале Materials Horizons.

На сегодняшний день ученые всего мира накопили большие массивы данных, содержащих информацию как о кристаллических структурах веществ, так и о их физико-химических свойствах. Благодаря этому появились алгоритмы, позволяющие обобщать полученные данные и предсказывать еще не открытые вещества с необычными свойствами. Например, широко известный алгоритм прогнозирования кристаллической структуры USPEX, разработанный группой исследователей под руководством Артёма Оганова, смог предсказать «невозможные» соли из ионов натрия и хлора, сверхтвердый пентаборид вольфрама и сверхпроводящие супергидриды лантанидов. В основном алгоритмы ограничены одним-двумя компонентами из-за вычислительной сложности многокомпонентных систем.

Алгоритмы для поиска новых материалов решают задачу оптимизации многих параметров, однако перед этим необходимо привести кристаллическую структуру к специальному виду, который бы сохранил всю необходимую информацию о симметриях, составе и структурных особенностях. Простейшие алгоритмы используют только химический состав, игнорируя структурные свойства, более продвинутые же используют представление кристаллической структуры в виде графа внутри сверточной нейросети. Для решения обратной задачи «структура — свойство» к виду добавляется еще одно требование — его нужно перевести в химически понятную форму.

Вадим Королев (Vadim Korolev) с коллегами из Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и компании ScienceDataSoftware разработал вычислительный алгоритм, который преобразовал кристаллическую структуру в непрерывное представление химического пространства. Чтобы задать состав, ученые использовали нормализованные вектора, а для кристаллической структуры — порошковую рентгеновскую дифрактограмму.

Используя базу данных Materials, материаловеды обучили автокодировщик, а затем проверили его предсказания на нескольких физико-химических характеристиках: энергии образования, коэффициенте теплопроводности, теплоемкости, модуле сдвига и модуле упругости — в каждом случае оценка достаточно хорошо совпадала с реальной величиной. А после составления карты исследователи успешно смогли раскодировать вектора обратно в химический состав и рентгеновскую дифрактограмму.

JOURNALS
Useful links