• Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com
  • telegram
  • vk
technovery
Нет результатов
Все результаты
technovery
Нет результатов
Все результаты

Машинное обучение расширяет возможности: ученые ЮФУ разрабатывают новые материалы

Химики и физики Южного федерального университета проводят междисциплинарное исследование, которое поможет определить архитектуры наночастиц по данным спектроскопии рентгеновского поглощения. Этот подход позволяет автоматизировать и ускорить процесс обработки данных и поиск наилучших катализаторов для низкотемпературных топливных элементов.

12 апреля, 2022
Наука
Машинное обучение расширяет возможности: ученые ЮФУ разрабатывают новые материалы

Ученые Южного федерального университета провели совместный междисциплинарный научный проект, посвященный исследованию архитектуры биметаллических наночастиц в составе электрокатализаторов для низкотемпературных топливных элементов. Суть исследования заключается в автоматизации процесса обработки экспериментальных данных за счет использования алгоритмов машинного обучения.

В работе приняли участие сотрудники кафедры теоретической и вычислительной физики Физического факультета ЮФУ, профессор, д.ф.-м.н. Леон Авакян, д.ф.-м.н., профессор Лусеген Бугаев, и сотрудники лаборатории «Наноструктурные материалы для электрохимической энергетики» Химического факультета ЮФУ, д.х.н., главный научный сотрудник Владимир Гутерман, ведущие научные сотрудники Сергей Беленов и Анастасия Алексеенко.

«Мы, как физики, занимаемся обработкой и глубоким анализом экспериментальных данных в науке о материалах. Поскольку сами мы не синтезируем новые материалы, сотрудничество с группой Химического факультета ЮФУ для нас жизненно важно. Именно они синтезируют новые материалы с выдающимися и необычными свойствами. Благодаря этому исследованию мы можем понять, как же устроен синтезированный нанокомпозитный материал на атомном уровне. Это нужно для того, чтобы понимать, было ли достигнуто желаемое строение наночастиц ядро-оболочка, градиент. Или все смешалось и получился сплав-смесь», – профессор кафедры теоретической и вычислительной физики Физического факультета ЮФУ Леон Авакян.

«Междисциплинарные исследования позволяют получить новое качество работы, поскольку без современных методов исследования и подходов к обработке данных от коллег с Физического факультета невозможно детально характеризовать архитектуру полученных на Химическом факультете наночастиц», – добавила ведущий научный сотрудник Химического факультета ЮФУ Анастасия Алексеенко.

Алгоритмы машинного обучения, примененные учеными, выявили существенную чувствительность теоретических функций радиального распределения металла к архитектуре биметаллических наночастиц. По словам ученых, эти результаты можно применить при определении архитектуры наночастиц по данным спектроскопии рентгеновского поглощения. Результаты данного исследования позволят автоматизировать процесс определения структуры сложных наночастиц, что ускорит поиск высокоэффективных катализаторов для низкотемпературных топливных элементов.

«Результаты были получены теоретически и экспериментально на основании проведенных ранее EXAFS измерений на Синхротроне BESSY II (г. Берлин, Германия). Функции радиального распределения атомов в биметаллических наночастицах были получены как теоретически, с использованием метода молекулярной динамики, так и экспериментально, из анализа тонкой структуры спектров рентгеновского поглощения (EXAFS) на Pt L3- и Cu K-краях», – отметила Анастасия Алексеенко.

Работа поддержана грантом Российского научного фонда № 20–79–10211.

Результаты совместных исследований опубликованы в международном высокорейтинговом журнале Computational Materials Science.

 

Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК

Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов

hello@technovery.com

 

Source: Южный федеральный университет
Теги: AIКатализаторыМатериалыОбработка данныхХимические технологии

Related Posts

Исследователи научились «видеть сквозь стены»
Наука

Исследователи научились «видеть сквозь стены»

30 июня, 2022
Ученые впервые в мире создали экологически чистый цемент
Наука

Ученые впервые в мире создали экологически чистый цемент

30 июня, 2022
Ученые ЛЭТИ предложили решение на основе искусственного интеллекта для снижения издержек торговых сетей
Наука

Ученые ЛЭТИ предложили решение на основе искусственного интеллекта для снижения издержек торговых сетей

29 июня, 2022
Загрузить больше

Технологии

Робототехника
Беспилотники
Машинное обучение
AI
Транспорт
Материалы
ВИЭ
Интернет вещей
Микроэлектроника
Оптика
Носимые устройства

Смотреть все »

Запросы

MTS Startup Hub ищет технологические решения для коммерческого пилотирования, партнерства и инвестиций

Поиск инновационных решений для выявления альтернативных источников воды. Предложить решение можно до 24 сентября

Технологический акселератор «Алмаз-Антей». Сбор заявок до 10 июня

В «Сколково» стартовала программа Build UP 2022. Подать заявку на участие можно до 30 июня

ВТБ, Газпромбанк, «Открытие» и «Лента» совместно ищут стартапы при поддержке «Акселератора ФРИИ». Подать заявку на участие можно до 24 июня

Помогите Airbus представить путешествия будущего с помощью метавселенной! Крайний срок подачи 15 июня

DID Summer Camp: форум о цифровой трансформации в образовании для ректоров и проректоров вузов. 30 июня — 2 июля
Форум

DID Summer Camp: форум о цифровой трансформации в образовании для ректоров и проректоров вузов. 30 июня — 2 июля

17 июня, 2022
Первое в России независимое исследование эффективности цифровой трансформации
Проекты

Первое в России независимое исследование эффективности цифровой трансформации

20 июня, 2022

© 2022 technovery

  • hello@technovery.com
  • Условия использования
  • Политика конфиденциальности
Нет результатов
Все результаты
  • Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • Карта технологий
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com

© 2022 technovery