Российская нейросеть сможет прогнозировать свойства новых полимеров

14 ноября 2022

Создавать более стойкие и функциональные полимеры поможет российская нейросеть, способная прогнозировать их свойства в тысячи раз быстрее других программ, утверждают разработчики из ДГТУ. Результаты исследования опубликованы в журнале Polymers.

Полимерами называют химические соединения, состоящие из множества повторяющихся звеньев (мономеров), которые выстраиваются в крупные молекулы, рассказали в Донском государственном техническом университете (ДГТУ).

Полимерные материалы – одни из самых востребованных в промышленности. К наиболее популярным изделиям из них можно отнести упаковки для различной пищи, посуду, бутылки, силиконовые предметы, шины и даже украшения, подчеркнули специалисты.

В России и в мире регулярно синтезируют новые полимеры, однако процесс выяснения их свойств, в частности, устойчивости к высоким температурам и различным повреждениям, остается трудоемким и долгим.

Для этого требуется создавать сложную математическую модель, обратили внимание в вузе, и она не может выявить в точности все изменения в материале при его долгой эксплуатации.

"Мы обучили нейросеть прогнозировать деформационные свойства полимеров. Так возможно узнать особенности изменения деформаций материала во времени при воздействии – растяжении, сжатии, изгибе, кручении. Искусственный интеллект обрабатывает эти данные в тысячи раз быстрее других алгоритмов", – рассказал автор разработки, профессор кафедры сопротивления материалов ДГТУ Антон Чепурненко.

Материалом для обучения стали данные, сгенерированные на основе теоретических кривых релаксаций (процесс перестройки вещества при переходе из неравновесного состояния в равновесное), дополнил ученый. Теперь по результатам обработки информации исследователи могут составлять подробные графики изменений во времени для полимеров.

РИА Новости


© АО «Корпорация развития Дальнего Востока и Арктики», 2026
Мы используем файлы cookie на этом сайте для улучшения работы.
Оставаясь на сайте, вы соглашаетесь с использованием cookie.