Инновационный подход к дизайну эффективных иридиевых излучателей для дисплеев
Ученые из Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН и Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова представили инновационный подход к прогнозированию люминесцентных свойств комплексов иридия(III) с использованием машинного обучения и новой базы данных IrLumDB. На первом этапе были собраны и систематизированы экспериментальные данные о люминесцентных свойствах 1287 комплексов иридия(III) из 340 научных статей. Полученная уникальная база данных IrLumDB содержит информацию о длине волны максимума излучения (λmax) и квантовом выходе фотолюминесценции для каждого комплекса. На ее основе популярные алгоритмы машинного обучения (XGBoost, LightGBM и Catboost) были обучены предсказывать длину волны λmax и квантовый выход люминесценции с высокой точностью, которая превосходит метрики, достижимые современными методами квантовой химии и является соизмеримой с точностью определения свойств значительно более простых органических молекул методами машинного обучения. Химики также подготовили онлайн-приложение IrLumDB App, в котором любому исследователю доступны визуализация базы данных и возможность предсказания свойств для своих гипотетических комплексов. Результаты работы, поддержанной Российским научным фондом (№ 24-73-10232), опубликованы в журнале Journal of Materials Chemistry C и могут быть использованы для поиска новых компонентов для оптической электроники.
Sergei V. Tatarin, Lev V. Krasnov, Ekaterina V. Nykhrikova, Maxim M. Minin, Daniil E. Smirnov, Andrei V. Churakov and Stanislav I. Bezzubov; Towards Accelerating the Discovery of Efficient Iridium(III) Emitters Using Novel Database and Machine Learning Based Only on Structural Formula. Journal of Materials Chemistry C, 2025, 10.1039/D5TC00305A. https://doi.org/10.1039/D5TC00305A
Инновационный подход к дизайну эффективных иридиевых излучателей для дисплеев
Ученые из Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН и Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова представили инновационный подход к прогнозированию люминесцентных свойств комплексов иридия(III) с использованием машинного обучения и новой базы данных IrLumDB. На первом этапе были собраны и систематизированы экспериментальные данные о люминесцентных свойствах 1287 комплексов иридия(III) из 340 научных статей. Полученная уникальная база данных IrLumDB содержит информацию о длине волны максимума излучения (λmax) и квантовом выходе фотолюминесценции для каждого комплекса. На ее основе популярные алгоритмы машинного обучения (XGBoost, LightGBM и Catboost) были обучены предсказывать длину волны λmax и квантовый выход люминесценции с высокой точностью, которая превосходит метрики, достижимые современными методами квантовой химии и является соизмеримой с точностью определения свойств значительно более простых органических молекул методами машинного обучения. Химики также подготовили онлайн-приложение IrLumDB App, в котором любому исследователю доступны визуализация базы данных и возможность предсказания свойств для своих гипотетических комплексов. Результаты работы, поддержанной Российским научным фондом (№ 24-73-10232), опубликованы в журнале Journal of Materials Chemistry C и могут быть использованы для поиска новых компонентов для оптической электроники.
Sergei V. Tatarin, Lev V. Krasnov, Ekaterina V. Nykhrikova, Maxim M. Minin, Daniil E. Smirnov, Andrei V. Churakov and Stanislav I. Bezzubov; Towards Accelerating the Discovery of Efficient Iridium(III) Emitters Using Novel Database and Machine Learning Based Only on Structural Formula. Journal of Materials Chemistry C, 2025, 10.1039/D5TC00305A. https://doi.org/10.1039/D5TC00305A
Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications. Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. In 2018, Russia banned Telegram although it reversed the prohibition two years later. The company maintains that it cannot act against individual or group chats, which are “private amongst their participants,” but it will respond to requests in relation to sticker sets, channels and bots which are publicly available. During the invasion of Ukraine, Pavel Durov has wrestled with this issue a lot more prominently than he has before. Channels like Donbass Insider and Bellum Acta, as reported by Foreign Policy, started pumping out pro-Russian propaganda as the invasion began. So much so that the Ukrainian National Security and Defense Council issued a statement labeling which accounts are Russian-backed. Ukrainian officials, in potential violation of the Geneva Convention, have shared imagery of dead and captured Russian soldiers on the platform. In addition, Telegram's architecture limits the ability to slow the spread of false information: the lack of a central public feed, and the fact that comments are easily disabled in channels, reduce the space for public pushback.
from hk
