Группа ученых кафедры вычислительной физики Казанского федерального университета разработала нейросеть на основе искусственного интеллекта (ИИ) для выявления зависимости между различными физическими и химическими характеристиками а также для оценки модуля Юнга.
По словам российских физиков, новая методика на основе нейросети с ИИ позволит оценивать прочность различных видов металлов с точностью до 98%. Данный способ призван упростить и ускорить процесс подбора наиболее оптимальных по своим механическим характеристикам материалов для применения в различных областях науки и производства, в том числе в электротехнике и медицине.
Результаты научных исследований российских физиков были опубликованы в журнале Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. Для настройки правильной работы алгоритма нейросети российские ученые использовали статистические данные 300 различных сплавов, которые состоят из железа, алюминия, меди и других металлов.