Ученые ЭТИ и СГУ разработали алгоритм для сокращения сроков и издержек создания новых материалов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-06-14 13:23 Группа ученых из Энгельсского технологического института (филиал) СГТУ имени Гагарина Ю.А. и Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского разработали новый алгоритм подбора компонент слоистого нанокомпозита, а также создали программный комплекс моделирования его электрических свойств с использованием генетического алгоритма. Авторами разработки стали начальник отдела аппаратно-программных систем Поволожского регионального центра новых информационных технологий СГУ им. Н.Г. Чернышевского Роман Ким, ассистент кафедры «Информационная безопасность автоматизированных систем» СГТУ Сергей Романчук, доцент кафедры «Информационная безопасность автоматизированных систем» СГТУ, кандидат физико-математических наук Денис Терин и заместитель директора по научной деятельности ЭТИ СГТУ, доцент кафедры «Естественные и математические науки», кандидат физико-математических наук Сергей Корчагин. В своем исследовании ученые использовали генетический алгоритм при решении задачи поиска состава слоистого нанокомпозита с заданными электрическими свойствами. Генетический алгоритм работает с конечным множеством решений, генерируя новые данные, путем применения операторов селекции, мутации и скрещивания. Выходными, внешними и внутренними параметрами является количественная оценка свойств объекта. - Полученные результаты могут сократить сроки и издержки создания новых функциональных материалов, - отметил Сергей Корчагин. В качестве примера в исследовании рассмотрены композиционные материалы на основе нанопористого кремния и частично окисленного пористого кремния, полученные в лаборатории микроэлектроники СГУ. Известные методы моделирования электрических свойств нанокомпозитов основаны на предварительном анализе таких характеристик, как диэлектрическая проницаемость и электропроводность материалов, входящих в состав нанокомпозита. Результаты отражены в статье The Use of a Genetic Algorithm in Modeling the Electrophysical Properties of a Layered Nanocomposite и опубликованы в журнале «Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Математика. Механика. Информатика», который входит в базу данных Web of Science Core Collection. ЭТИ Источник: m.vk.com Комментарии: |
|