Skolkovo Robotics forumas, archyvinė nuotrauka

Neuroniniai tinklai padės Rusijos mokslininkams sukurti idealius nanovamzdelius

10
(atnaujinta 16:50 2019.08.07)
Atlikti patys pirmieji eksperimentai parodė, jog nanovamzdelius labai sunku panaudoti iš praktinės pusės dėl jų mažo dydžio ir sunkumų juos jungiant ir pinant į vientisus pluoštus

VILNIUS, rugpjūčio 7 — Sputnik. Rusijos matematikai ir fizikai suprato, kaip galima pagerinti nanovamzdelių kokybę ir išmokti lanksčiai valdyti jų augimą naudojant dirbtinį intelektą ir neuroninius tinklus. Jų išvados buvo pristatytos žurnale "Carbon".

"Sudėtingas anglies nanovamzdelių augimo procesas 25 metus pristabdė jų pagrindu sukurtos elektronikos vystymąsi. Manome, kad mūsų metodika padės sukurti efektyvią anglies nanovamzdelių gamybą ir atvers naujus horizontus jų pritaikymui", — teigė "Skoltech" profesorius Albertas Nasibulinas.

Nuo pat anglies nanovamzdelių atradimo 1991 metais, mokslininkai manė, kad jų laukia šviesi ateitis šiuolaikinėje pramonėje. Jie turi daug naudingų savybių — gerai praleidžia šilumą ir srovę, yra labai patvarūs ir pasižymi mechaniniu stabilumu. Bet patys pirmieji eksperimentai parodė, kad nanovamzdelius labai sunku naudoti praktikoje dėl jų mažo dydžio ir sunkumų juos jungiant ir pinant į vientisus pluoštus.

Kompiuterinės technologijos, archyvinė nuotrauka
© Sputnik / Алексей Мальгавко

Kaip pabrėžia mokslininkai, dideles problemas taip pat sukelia tai, kad nanovamzdelių savybės smarkiai keičiasi padidėjus jų skersmeniui arba padidėjus jų viduje esančių sluoksnių skaičiui. Dėl šios priežasties dauguma nanomedžiagų yra pagamintos iš tam tikro storio ir ilgio nanovamzdelių, o dėl jų augimo klaidų tokie produktai dažnai nenaudingi.

"Realizuoti didžiulį nanovamzdelių potencialą trukdo daugfazinis gamybos procesas, kurį nepaprastai sunku kontroliuoti. Mes siūlėme naudoti dirbtinius neuroninius tinklus, norėdami analizuoti eksperimentinius duomenis ir numatyti viengyslių anglies nanovamzdelių sintezės efektyvumą", — priduria Dmitrijus Krasnikovas, Nasibulino kolega universitete.

Tyrėjai aiškina, kad tokios struktūros šiandien sintetinamos naudojant tris komponentus — anglies monoksidą ir anglies dioksidą, taip pat specialų katalizatorių, kurio pagrindą sudaro ferocenas, geležies junginys ir dvi aromatinių angliavandenilių molekulės.

Kiekviena iš šių medžiagų vaidina svarbų vaidmenį surenkant nanovamzdelius. Anglies monoksidas tarnauja kaip žaliava anglies atomams, iš kurių susidaro jų sienelės, o ferocenas ir CO2 priverčia jo molekules suskaidyti ir prisideda prie to, kad katalizatoriaus paviršiuje atsiras ne daugiasluoksniai, o vienasluoksniai nanovamzdeliai.

Kaip šis procesas vyks, priklauso nuo daugelio parametrų, įskaitant terpės temperatūrą, dujų slėgį ir koncentraciją, reakcijos greitį ir daugybę kitų ypatybių. Pasirinkdami penkis svarbiausius iš jų, rusų matematikai ir fizikai bandė išmokti dirbtiniu intelektu numatyti būsimų nanovamzdelių savybes iš šių dydžių reikšmių.

Norėdami tai padaryti, jie atliko daugybę eksperimentų ir sukūrė beveik šimtą skirtingų nanovamzdelių variantų, keisdami temperatūrą, slėgį, mišinio sudėtį ir reakcijos greitį. Po to mokslininkai sujungė šiuos matavimus į duomenų bazę ir panaudojo ją neuroninio tinklo mokymui.

Nepaisant tokio nedidelio pavyzdžių rinkinio, nervų tinklas išmoko tiksliai numatyti nanovamzdelių išėjimo lygį, dydį, spektrą ir kitas charakteristikas, remiantis penkiais iš šių parametrų.

Mokslininkai patikrino jų darbą, apskaičiuodami tokių nanostruktūrų savybes, naudodamiesi dirbtiniu intelektu, ir tada jas susintetinę praktikoje.

Sėkmingas šių eksperimentų įgyvendinimas, kaip tikisi "Skoltech" mokslininkai, atkreips rimtesnį dėmesį į tokius tyrimus ir leis jiems sukurti tikslesnius neuroninius tinklus didesniame pavyzdžių rinkinyje.

Tai supaprastins nanovamzdelių sintezę ir leis jiems įsiskverbti į mikroelektroniką bei kitas žmogaus gyvenimo sritis.

10
Tegai:
dirbtinis intelektas, mokslo tyrimai, mokslininkai, mokslas
Dar šia tema
Mokslininkai nustatė, kad muzika trukdo reikštis kūrybiškumui
Mokslininkai siekia paaiškinti pačius keisčiausius signalus iš visatos gelmių