Российские математики и физики выяснили, как можно улучшить качество нанотрубок и научиться гибко управлять их ростом, используя искусственный интеллект и нейросети. Их выводы были представлены в журнале Carbon.
«Сложный процесс роста углеродных нанотрубок сдерживал развитие электроники на их основе на протяжении 25 лет. Мы полагаем, что наша методика поможет создать эффективное производство углеродных нанотрубок и откроет новые горизонты для их применения», ‒ заявил Альберт Насибулин, профессор «Сколтеха».
С момента открытия углеродных нанотрубок в 1991 году ученые считали, что их ожидает большое будущее в современной промышленности. У них есть множество полезных свойств – они хорошо проводят тепло и ток, отличаются высокой прочностью и механической устойчивостью. Но первые же опыты показали, что нанотрубки очень сложно использовать на практике из-за их малых размеров и сложностей в их соединении и сплетении в единые волокна.
«Реализации огромного потенциала нанотрубок мешает многофазный процесс их производства, контролировать который крайне непросто. Мы предложили использовать искусственные нейронные сети для анализа экспериментальных данных и предсказания эффективности синтеза однослойных углеродных нанотрубок», – добавляет Дмитрий Красников, коллега Насибулина по университету.
Подобные конструкции, как объясняют исследователи, сегодня синтезируются, используя три компонента – угарный и углекислый газ, а также специальный катализатор на базе ферроцена, соединения железа и двух молекул ароматических углеводородов.
Каждое из этих веществ играет свою роль в сборе нанотрубок. Угарный газ служит сырьем для атомов углерода, из которых формируются их стенки, а ферроцен и СО2 заставляют его молекулы расщепляться и способствуют тому, что на поверхности частиц катализатора будут возникать не многослойные, а однослойные нанотрубки.
То, как протекает этот процесс, зависит от множества параметров, в том числе температуры среды, давления и концентрации каждого газа, скорости их движения через реактор и целого ряда других особенностей. Выбрав пять наиболее важных из них, российские математики и физики попытались научить искусственный интеллект предсказывать свойства будущих нанотрубок по значениям этих величин.
Для этого они провели серию экспериментов и создали почти сто разных вариаций нанотрубок, меняя температуры, давление, состав смеси и скорость реакции. После этого ученые объединили эти замеры в базу данных и использовали ее для обучения нейросети.
Несмотря на столь небольшой набор примеров, нейросеть научилась достаточно точно предсказывать уровень выхода, размеры, спектр и другие характеристики нанотрубок, опираясь на пять эти параметров. Ее работу ученые проверили, просчитав характеристики подобных наноструктур при помощи ИИ и затем синтезировав их на практике.
Успешная реализация этих опытов, как надеются исследователи из «Сколтеха», привлечет более серьезное внимание к подобным исследованиям и позволит им создать более точные нейросети, натренированные на более масштабном наборе примеров. Это упростит синтез нанотрубок и позволит им проникнуть в микроэлектронику и другие сферы жизни человека.
Также обратите внимание
Сайт "ЛАБОРАТОРИЯ 360 °", 2012 - 2024