Un gruppo di scienziati di Skoltech ha utilizzato metodi di apprendimento automatico (ML) per prevedere i materiali superduri in base alla loro struttura cristallina.

La ricerca è stata pubblicata su Giornale di Fisica Applicata .

I materiali superduri hanno recentemente attirato un crescente interesse della ricerca a causa delle loro potenziali implicazioni per le industrie che vanno dalla produzione di petrolio alla produzione ad alta tecnologia. Un materiale superduro ha due caratteristiche cruciali, durezza e tenacità alla frattura, che ne rappresentano la resistenza alla deformazione e alla propagazione delle cricche, rispettivamente.

I materiali con proprietà che si adattano a specifici requisiti del settore possono essere trovati computazionalmente utilizzando metodi avanzati di scienza computazionale dei materiali supportati da un buon modello teorico per calcolare le proprietà desiderate per i materiali superduri.

Efim Mazhnik, un dottorato di ricerca studente presso lo Skoltech Center for Energy Science and Technology (Computational Materials Discovery Laboratory), guidato da Skoltech e dal professore del MIPT Artem R. Oganov, riuscito a costruire un tale modello utilizzando reti neurali convoluzionali (CNN) su grafici, un metodo ML che consente di prevedere le proprietà di un materiale dalla sua struttura cristallina. Utilizzando un insieme di materiali con proprietà note, puoi insegnare alla CNN a calcolare quelle proprietà per strutture precedentemente sconosciute.

"Di fronte alla mancanza di dati sperimentali sulla durezza e la tenacità alla frattura per addestrare adeguatamente i modelli, ci siamo rivolti a dati più abbondanti sui moduli elastici e abbiamo previsto i loro valori per ottenere le proprietà ricercate utilizzando il modello fisico che avevamo creato in precedenza, " dice Efim Mazhnik.

"In questo studio, abbiamo applicato metodi ML per calcolare durezza e tenacità alla frattura per oltre 120, 000 strutture cristalline, sia noto che ipotetico, la maggior parte dei quali non è mai stata esplorata in termini di queste proprietà. Mentre il nostro modello conferma che il diamante è il materiale più duro conosciuto, suggerisce l'esistenza di diverse dozzine di altri materiali potenzialmente molto duri o superduri, "dice Artem Oganov.