21.07.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Российские учёные создали нейросеть для разработки сверхпрочных материалов

Сверхпрочные материалы поможет разрабатывать нейросеть

Учёные Пермского Политеха создали нейросетевую модель, которая позволит распознавать свойства материалов по цифровым снимкам. Искусственный интеллект и автоматизация процессов помогут предприятиям быстро и недорого производить новые, уникальные по свойствам материалы. Результаты исследования разработчики опубликовали в журналах «Чёрные металлы», Integrated Science in Digital Age и Journal of Digital Science.

Сейчас специалисты многих отечественных и зарубежных лабораторий разрабатывают новые функциональные материалы для промышленности. Эти металлы и сплавы должны выдерживать высокие нагрузки при эксплуатации и обладать необходимыми физико-механическими свойствами. Нейросетевые модели, по мнению учёных Пермского Политеха, смогут оптимизировать работу инженеров: сократить временные и финансовые затраты на исследования.

«Чтобы классифицировать материалы, мы создали базу данных размеченных цифровых фотографий микрошлифов материалов. Объектами стали образцы сталей с промышленных предприятий, которые получили в процессе экспериментов с термомеханической обработкой сплавов. Затем на основе базы мы произвели обучение нейронной сети. Она «распознаёт» свойства материалов, относя каждый из них к определённому классу твёрдости», — рассказывает автор проекта, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» Пермского Политеха Андрей Клюев.

Пермские исследователи использовали для обучения глубокую нейронную сеть VGG и выяснили, что она с высокой точностью классифицирует по твёрдости микроструктуры сталей. Они обработали исходную информацию с помощью глубокой нейросети ResNet и сравнили результаты с экспериментальными данными. Учёные доказали, что нейросеть можно использовать в качестве ядра интеллектуальной системы для комплексной оценки материалов.

«В отличие от аналогов, мы использовали более глубокие нейросети на реальных, а не синтезированных данных. Нам удалось достичь точности в работе модели от 66,2 % до 92,1 %, по разным оценкам. Кроме того, мы провели уникальное исследование на устойчивость нейросети и выяснили, какое количество ошибочно размеченных снимков может исказить результат», — поясняет учёный.

По словам исследователей, разработка будет интересна предприятиям реального сектора экономики. В частности, в авиастроении с помощью функциональных материалов можно уменьшить массу самолёта и двигателей. Это позволит повысить конкурентоспособность судна и снизить затраты на его производство. Кроме того, разработку можно будет применять в технике и строительстве. В перспективе нейросетевая модель станет «интеллектуальным помощником» для инженера на предприятии, который автоматически подберёт способ изготовления конструктивных элементов, определит химический состав сплавов и программу их термомеханической обработки.

Разработчики реализовали проект в рамках федеральной целевой программы, направленной на исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России. На исследования они получили грант в размере более 20 млн рублей. В планах учёных — «расширить кругозор» нейронной сети, чтобы улучшить прогноз физико-механических свойств материалов.