Российские ученые предложили новый способ компьютерного моделирования магнитных сплавов
Они планируют добавить в метод активное обучение и протестировать его на новом материале
Ученые из Сколтеха и МФТИ предложили и верифицировали новый способ компьютерного моделирования магнитных сплавов с помощью машинно-обучаемых потенциалов. Совместно коллегами из Германии, Австрии и Норвегии они учли магнитные степени свободы атомов и успешно предсказали энергию, механические и магнитные характеристики сплава железа и алюминия. Работа опубликована в Scientific Reports.
По словам ученых, при компьютерном моделировании материалов нередко приходится искать баланс между скоростью и точностью расчетов. Наименьшие ошибки в предсказаниях свойств и структуры веществ дают квантово-механические методы, однако даже на суперкомпьютерах такими подходами можно моделировать системы размерами всего лишь в десятки и сотни атомов.
В последние годы удалось найти решение, когда можно сохранить «квантово-механическую точность» и на несколько порядков повысить скорость вычислений даже для систем из тысяч атомов. Одним из популярных методов стало машинное обучение, с помощью которого исследователи создают потенциалы взаимодействия, но обученные на результатах квантово-механических расчётов. Эти потенциалы лучше предсказывают параметры материалов, но они не всегда учитывают магнитные степени свободы атомов, что может приводить к ошибкам.
Чтобы корректно предсказывать свойства подобных веществ, научная группа физиков и математиков обобщила свой метод построения машинно-обучаемых потенциалов до той версии, в которой учтены магнитные степени свободы атомов. Исследователи собрали базу данных на основе результатов квантово-механических расчетов и по ней обучили пять mMTP-потенциалов. А затем проверили, как потенциалы предсказывают структуру и магнитные свойства сплава в зависимости от концентрации алюминия.
«Я считаю, что, соединив наши знания и результата, мы добавим и применим активное обучение и верифицируем mMTP для другого материала – нитрида хрома. В частности, сможем предсказать изменение удельной теплоемкости, рассмотреть парамагнитные состояния. Мы уже подошли к предсказанию фазовых диаграмм сложных веществ», – поделился Иван Новиков, старший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий и доцент кафедры химической физики функциональных материалов МФТИ.
Новый метод показал высокую точность и согласие с квантово-механическим моделированием для всех концентраций алюминия. Помимо этого, они сделали еще одно открытие: во время роста концентрации алюминия, сплав терял магнитные свойства. Ученые заявили, что данные расхождение нуждается в дополнительном исследовании.
Сейчас ученые планируют добавить активное обучение в свой метод, чтобы отбор конфигураций системы, подходящих для обучения потенциала, происходил автоматически. Это позволит исследовать материалы при ненулевых температурах, а также парамагнитные системы.
Ранее российские ученые создали новые углеродные материалы с высоким запасом прочности. На сегодняшний день они обладают широким спектром различных свойств, однако их необходимо оптимизировать под каждую задачу, где они могли бы примениться.
