Новая методика, представленная физиками Массачусетского технологического института (MIT), поможет создать способ для разработки многослойных наночастиц с заданными свойствами, которые могут быть использованы в дисплеях, системах маскировки и в биомедицинских устройствах.
Данная разработка сможет помочь физикам решить множество непростых исследовательских задач в некоторых случаях на порядки быстрее, чем позволяют существующие методы.
Инновационное использование вычислительных нейронных сетей, являющихся формой ИИ, позволит «узнать», как структура наночастиц влияет на их поведение, в данном случае рассеивание разных цветов света, основанное на тысячах обучающих примеров. После изучения взаимосвязей программа может запускаться назад, чтобы спроектировать частицы с желаемым набором светорассеивающих свойств.
Многослойные наночастицы в чем-то внешне похожи на лук, но каждый слой изготовлен из различных материалов и имеет разную толщину. Наночастицы имеют размеры, сравнимые с длиной волны видимого света или еще меньше, и то, как свет рассеивается в разные цвета этими частицами, зависит от деталей этих слоев и длины волны входящего луча. Расчет всех этих эффектов наночастиц со множеством слоев может потребовать интенсивных вычислений, и сложность растет с увеличением числа слоев.
Нейросетевое моделирование теперь работает гораздо быстрее, чем точная симуляция, говорят исследователи. Нейронные сети, а не реальный симулятор, дадут достаточно точный прогноз. Но для этого потребуется сначала обучить нейронную сеть, а чтобы сделать это, необходимо привести большое количество примеров.
После того, как сеть обучена, все последующие моделирования будут выполняться ускоренно, поэтому сеть может быть полезным инструментом для ситуаций, требующих повторного моделирования. Но реальной целью проекта было изучение самой методологии и областей ее возможного применения, а не только этого конкретного моделирования наночастиц.
Комментарии
(0) Добавить комментарий