Исследователи из MIT разработали модель искусственного интеллекта, которая позволяет выявлять атомные дефекты в материалах. Эти дефекты можно использовать для повышения механической прочности, улучшения теплопередачи и эффективности энергопреобразования.
Как дефекты помогают улучшать материалы
В отличие от биологии, где дефекты считаются негативным явлением, в науке о материалах они могут придавать новым продуктам полезные свойства. Например, в полупроводниках и солнечных панелях дефекты вводятся специально для усиления прочности и управления электропроводностью.
Однако измерение точного количества и типа дефектов в готовых продуктах остаётся сложной задачей. Это может привести к тому, что инженеры не смогут оптимально использовать материалы, что скажется на их производительности.
Прорыв в измерении дефектов
Новая модель от MIT способна классифицировать и количественно оценивать дефекты, используя данные, полученные методом нейтронного рассеяния. Это неинвазивный подход, который не требует повреждения материала. Модель обучена на 2000 различных полупроводников и может одновременно обнаруживать до шести видов точечных дефектов.
По словам ведущего автора Муянга Чэна, традиционные методы не могут справиться с такой задачей без разрушения материала. Это делает новое решение уникальным в своём роде.
Новая парадигма в науке о дефектах
Профессор Минда Ли сравнивает текущее состояние дел с известной притчей о слепых и слоне, где каждый может увидеть лишь часть целого. «Мы нуждаемся в более полных данных о дефектах, чтобы сделать материалы более полезными», — говорит он.
Исследование опубликовано в журнале Matter. В нём также участвовали сотрудники Oak Ridge National Laboratory и студенты MIT.
Будущее технологии
Хотя новая техника может изменить подход к контролю качества, её внедрение в промышленность требует времени. Исследователи планируют адаптировать модель для работы с данными из Раман-спектроскопии, более доступного метода.
В планах команды также расширение модели для обнаружения более крупных дефектов, таких как зерна и дислокации. По словам Ли, компании уже проявляют интерес к новому подходу и его возможностям.
