ИИ создает квазиатомы: предложен новый метод изучения материалов

Чтобы понять, как образуется трещина в металле, необходимо учитывать процессы, происходящие на различных уровнях. На самом краю трещины происходит разрыв атомных связей, что зависит от напряжений в большом объеме металла. Поэтому для точного моделирования этого процесса необходимо учитывать поведение сотен миллиардов атомов как на краю трещины, так и в объеме. Однако для современных суперкомпьютеров это пока слишком сложная задача. Исследователи из Центра искусственного интеллекта Сколтеха предложили решение, которое было опубликовано в журнале Computer Physics Communications. Об этом CNews сообщили представители «Сколтеха». Суть их подхода заключается в отказе от моделирования всего процесса на уровне отдельных атомов.

Этот метод может быть полезен при моделировании свойств материалов, создании композитов с заданными механическими характеристиками, прогнозировании долговечности деталей и узлов в машиностроении, а также при разработке компонентов, устойчивых к механическим нагрузкам в микроэлектронике. «Мы разработали гибридный подход, в котором материал делится на две зоны. В тех местах, где происходят ключевые процессы, например, в зоне контакта частиц или на острие растущей трещины, сохраняется атомарное описание. Остальное пространство заполняется так называемыми квазиатомами — укрупненными частицами, которые могут быть в сотни и даже тысячи раз больше настоящих атомов. Квазиатомы ведут себя как единое целое и подчиняются законам молекулярной динамики», — объяснил Артем Чупров, аспирант программы «Вычислительные системы и анализ данных в науке и технике».

Совмещение атомарной точности и макроскопических масштабов стало возможным благодаря методам искусственного интеллекта. Разработанный алгоритм автоматически настраивает взаимодействие квазиатомов так, чтобы упругие свойства гибридной модели точно соответствовали эталонным параметрам, полученным из полноатомного моделирования. «Необходимая точность, превышающая 99%, достигается за считанные минуты», — отметил Егор Нужин, старший инженер-исследователь центра. Чтобы подтвердить эффективность метода, авторы смоделировали столкновение микрочастиц радиусом доли микрометра — задача, которая на грани возможностей для обычных вычислений. В качестве тестовых материалов использовались медь и кремний. Расчеты показали, что предсказания теории сплошной среды, не учитывающие атомарную структуру контакта, требуют корректировок.

«Метод открывает новые возможности для моделирования трения, разрушения и других процессов, где необходимо одновременно видеть и атомный механизм, и общую картину. В планах — расширить метод на новые материалы и научить его подбирать параметры не только для упругости, но и для вязкости, теплопроводности и других свойств. Метод также может быть использован для обратной инженерии — подбора атомарной структуры для получения нужных свойств материалов на макроуровне», — рассказал руководитель проекта Николай Бриллиантов, профессор и руководитель группы «Многомасштабное моделирование и нейроморфные вычисления» в Центре искусственного интеллекта «Сколтеха».

Источник