Конденсатор в прицеле машинного обучения: суперкомпьютеры ускоряют поиск новых материалов

 

Технологии машинного обучения (ML) позволяют явить миру не только системы распознавания, чем сегодня не занимается только ленивый, но также ведут к появлению решений для сложнейших анализов химических, молекулярных и атомарных структур веществ и материалов. До сих пор подобный анализ вёлся с  использованием знаний и уравнений квантовой механики и физики. Это долгий и трудоёмкий путь, который с помощью технологий ML можно пройти в разы быстрее. Для этого необходимо научить систему анализировать атомную структуру материалов, а не вести длительные расчёты по формулам.

Слева расчёт распределния плотности заряда бензола, справа анализ с помощью машинного обучения

Слева расчёт распределения плотности заряда бензола, справа ― разница между анализом с помощью машинного обучения и расчётом по формулам

Учёные из Технологического института штата Джорджия решили применить методику машинного обучения для анализа атомной структуры материалов, которые используются для производства обычных конденсаторов ― алюминия и полиэтилена. Увеличение потребления энергии ведёт к росту всякого рода силовой электроники, в которой конденсаторы играют немаловажную роль. Эти элементы хотелось бы сделать меньше, а их ёмкость ― больше. Очевидно, что для этого должны быть созданы материалы с заданными свойствами. Машинное обучение может помочь в скорейшем анализе (переборе) массы материалов, на изучение свойств которых традиционными средствами ушло бы непомерно много времени.

Проект по автоматизации анализа атомной структуры материалов включает два этапа расчётов. Первичный, самый быстрый, проходит на базе суперкомпьютера Comet в Сан-Диего (San Diego Supercomputer Center, SDSC), а вторичный ― на суперкомпьютере Stampede Техасского университета в Остине. В систему ML загоняются уже имеющиеся данные по каждому из материалов (алюминию и полиэтилену), рассчитанные с использованием уравнений соответствующего раздела квантовой механики, а учёные наделяют вычислительные платформы алгоритмами, которые учатся имитировать анализ атомной структуры материалов, не прибегая к точным расчётам. Так получается на несколько порядков быстрее, чем использование только квантовой механики.

По мнению учёных, подобным образом можно будет провести быстрый анализ и поиск материалов для любых сфер деятельности человека. Особенно в этом нуждается электронная промышленность, которая приближается к барьеру своих возможностей в виде физических ограничений для техпроцессов КМОП.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Источник:

Постоянный URL: https://servernews.ru/990312
Поделиться:  

Комментарии

Система Orphus