20 ноября состоялась форум-выставка новых материалов и технологий AMTEXPO-2024. Заведующий лабораторией молекулярного моделирования Центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н.Э. Баумана, д.х.н. Евгений Александров выступил с докладом: «Методы цифрового дизайна полимерных материалов».
 |
В своем выступлении он отметил, что для точности 90% ИИ достаточно небольшого объёма данных о полимерах и композитах. Повышение точности возможно после сбора большего разнообразия результатов синтеза и испытаний. Уточнить прогнозы также можно с помощью моделирования на молекулярном уровне. Это позволит прогнозировать свойства материалов, а также состав и технологии, которые использованы в готовом изделии.
«Разработка получения одного материала занимает порядка года. При этом стоит задача оптимизации комплекса свойств. Мы планируем ускорить этот процесс через прогнозирование свойств методами машинного обучения и моделирования методами молекулярного моделирования. Созданная нами модель машинного обучения позволяет получать прогноз свойств за доли секунды. Этот результат быстрый, но не точный. Молекулярное обучение дольше, но при правильно подобранных параметрах точнее», — пояснил Евгений Александров.
Эксперт отметил, что для композитов молекулярное моделирование в меньшей степени применимо из-за сложности системы.
Однако результаты на уровне точности 90% удалось достичь с использованием методов машинного обучения для решения прямой задачи (прогноз свойств) и обратной задачи (прогноз состава и технологии), заключил Александров.
