В ЮФУ разработали методику анализа структуры сложных соединений с использованием технологии ИИ

Разработка позволят проводить синхротронный анализ данных, получаемых в ходе применения нескольких методик экспериментальных исследований на установках Mega-Science.

Результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом научном журнале Journal of the American Chemical Society.

Новое исследование проводились при финансовой поддержке РФФИ, в рамках конкурса на лучшие проекты фундаментальных научных исследований, выполняемые ведущими молодёжными коллективами «Стабильность». Одним из четырёх поддержанных фондом коллективов стал коллектив молодёжной научной группы Международного исследовательского института интеллектуальных материалов под руководством кандидата физико-математических наук Александра Гуды.

Создание методики спектрального анализа многокомпонентных систем является важным и необходимым шагом в развитии инструментов и методов диагностики сложной структуры многокомпонентных систем с использованием установок Mega-Science. При анализе материала необходимы количественные характеристики спектра одновременно из разных энергетических диапазонов. Например, к спектру рентгеновского поглощения, который сам состоит из трёх областей, необходимо добавить данные упругого рассеяния и инфракрасной спектроскопии.

Все перечисленные области дают информацию о разных характеристиках атомарной структуры. Однако обработка и интерпретация полученных данных зачастую проводится отдельными группами экспертов в конкретной спектральной области. Это приводит к тому, что показатели анализируются разными теоретическими методами. В случае же комбинации нескольких методов открывается возможность получать дополняющие друг друга данные, что приводит к получению более полных и достоверных результатов.

Исходя из этого, исследователи ЮФУ взяли на себя задачу по созданию программного обеспечения, которое позволит проводить количественный анализ спектра в разных энергетических диапазонах одновременно. Новый метод позволит ученым оценить объём структурной информации, содержащейся в измеренных спектральных данных, а также определить параметры локальной атомной и электронной структур вещества и соответствующие погрешности.

«Чтобы повысить качество и скорость проводимого анализа было решено использовать машинное обучение. Разработанные алгоритмы способны определять тип вещества и его локальную атомную структуру на основе комбинации поданных спектральных данных. Искусственный интеллект учитывает при расчётах параметры спектра, от которых сильнее всего зависит внутренняя структура», - рассказал кандидат физико-математических наук, заместитель директора МИИ ИМ Александр Гуда.

Научные работы молодые учёные проводили на основе экспериментальных данных, получаемых в ходе исследования образцов катализатора Филлипс (CrO3/SiO2), широко используемого в производстве полиэтилена. Несмотря на то, что в производстве он используется уже больше 60 лет, до сих пор механизм его работы на атомном уровне остается сложной задачей и широко обсуждаемой темой в научных кругах.

«Разработанная нами методика спектрального анализа многокомпонентных систем позволит уже в краткосрочной перспективе повысить эффективность разработки новых материалов, в том числе новых катализаторов для реакций полимеризации», - добавил Александр Гуда.