Исследователи из MIT разработали модель искусственного интеллекта, способную определять атомные дефекты в материалах. Эти дефекты можно использовать для улучшения прочности, теплопередачи и эффективности преобразования энергии в различных продуктах.
Новая парадигма в дефектологии
Хотя обычно дефекты считаются чем-то негативным, в материаловедении они могут придавать материалам полезные свойства. Например, в таких продуктах, как сталь и полупроводники, дефекты намеренно создаются для улучшения характеристик. Однако до сих пор измерение этих дефектов оставалось сложной задачей.
Искусственный интеллект на службе науки
Сотрудники MIT разработали модель ИИ, способную без разрушения материалов классифицировать и определять концентрацию дефектов. Она основана на данных, полученных с помощью неинвазивной техники рассеяния нейтронов. Модель обучена на 2000 различных полупроводниковых материалах и может одновременно выявлять до шести типов точечных дефектов.
Преимущества и перспективы
Традиционные методы требуют разрушения образцов или дают лишь частичное представление о дефектах. Новая модель позволяет исследователям видеть полную картину, что открывает новые возможности для усовершенствования материалов, таких как полупроводники и солнечные батареи.
Планы на будущее
Хотя техника нейтронного рассеяния пока не может быть быстро внедрена на производстве, исследователи планируют адаптировать модель для работы с Рамановской спектроскопией, более доступной и распространенной технологией. Это позволит внедрить ИИ в процессы контроля качества на производствах.
Работа получила поддержку от Министерства энергетики США и Национального научного фонда.
