🤖 ИИ помогает создавать сверхсплавы нового поколения
Создание новых материалов всегда было задачей на грани искусства и науки. Как подобрать идеальное сочетание элементов, если вариантов — миллионы, а времени на эксперименты — критически мало? Учёные из Virginia Tech нашли ответ с помощью объяснимого искусственного интеллекта. Теперь супералои — особые многокомпонентные сплавы с невероятной прочностью, гибкостью и термостойкостью — можно проектировать быстрее, точнее и понятнее, чем когда-либо.
Традиционный подход к созданию MPEA (multiple principal element alloys) — это дорогостоящие и долгие эксперименты. Исследователи годами перебирали комбинации из 3–5 металлов, чтобы добиться нужных свойств. В центре разработки — мощная и объяснимая ИИ-система. Она состоит из двух моделей: SEML (Stacked Ensemble Machine Learning), которая предсказывает механические свойства сплава на основе его состава, и CNN (Convolutional Neural Network), анализирующая, как элементы располагаются на атомном уровне. Вместе они не только угадывают, какие сплавы будут прочными, но и объясняют, почему именно такие сочетания работают лучше всего.
Благодаря такому подходу команда не просто нашла идеальные сплавы — она сформировала алгоритм эволюционного отбора. Система генерирует комбинации, отбирает лучшие, смешивает их и снова отбирает — как природа, только в миллионы раз быстрее. Уже сегодня такие материалы могут применяться в деталях самолётов, хирургических имплантах и даже энергетических установках будущего.
🤖 ИИ помогает создавать сверхсплавы нового поколения
Создание новых материалов всегда было задачей на грани искусства и науки. Как подобрать идеальное сочетание элементов, если вариантов — миллионы, а времени на эксперименты — критически мало? Учёные из Virginia Tech нашли ответ с помощью объяснимого искусственного интеллекта. Теперь супералои — особые многокомпонентные сплавы с невероятной прочностью, гибкостью и термостойкостью — можно проектировать быстрее, точнее и понятнее, чем когда-либо.
Традиционный подход к созданию MPEA (multiple principal element alloys) — это дорогостоящие и долгие эксперименты. Исследователи годами перебирали комбинации из 3–5 металлов, чтобы добиться нужных свойств. В центре разработки — мощная и объяснимая ИИ-система. Она состоит из двух моделей: SEML (Stacked Ensemble Machine Learning), которая предсказывает механические свойства сплава на основе его состава, и CNN (Convolutional Neural Network), анализирующая, как элементы располагаются на атомном уровне. Вместе они не только угадывают, какие сплавы будут прочными, но и объясняют, почему именно такие сочетания работают лучше всего.
Благодаря такому подходу команда не просто нашла идеальные сплавы — она сформировала алгоритм эволюционного отбора. Система генерирует комбинации, отбирает лучшие, смешивает их и снова отбирает — как природа, только в миллионы раз быстрее. Уже сегодня такие материалы могут применяться в деталях самолётов, хирургических имплантах и даже энергетических установках будущего.
Given the pro-privacy stance of the platform, it’s taken as a given that it’ll be used for a number of reasons, not all of them good. And Telegram has been attached to a fair few scandals related to terrorism, sexual exploitation and crime. Back in 2015, Vox described Telegram as “ISIS’ app of choice,” saying that the platform’s real use is the ability to use channels to distribute material to large groups at once. Telegram has acted to remove public channels affiliated with terrorism, but Pavel Durov reiterated that he had no business snooping on private conversations. Right now the digital security needs of Russians and Ukrainians are very different, and they lead to very different caveats about how to mitigate the risks associated with using Telegram. For Ukrainians in Ukraine, whose physical safety is at risk because they are in a war zone, digital security is probably not their highest priority. They may value access to news and communication with their loved ones over making sure that all of their communications are encrypted in such a manner that they are indecipherable to Telegram, its employees, or governments with court orders. Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences. The perpetrators use various names to carry out the investment scams. They may also impersonate or clone licensed capital market intermediaries by using the names, logos, credentials, websites and other details of the legitimate entities to promote the illegal schemes. "The argument from Telegram is, 'You should trust us because we tell you that we're trustworthy,'" Maréchal said. "It's really in the eye of the beholder whether that's something you want to buy into."
from ua
