Ученые используют ИИ для расшифровки кода самых сложных паттернов природы в 1000 раз быстрее
Новый метод на основе глубокого обучения предсказывает поведение топологических дефектов в жидких кристаллах за миллисекунды, открывая путь к ускоренной разработке передовых материалов
Short Summary
Исследователи из Южной Кореи разработали метод на основе искусственного интеллекта, который позволяет предсказывать формирование и эволюцию топологических дефектов в материалах, таких как нематические жидкие кристаллы, за миллисекунды вместо часов, требуемых традиционным моделированием.
Метод использует архитектуру нейронной сети 3D U-Net, которая обучается на данных классических симуляций. Вместо пошагового расчёта уравнений физики модель напрямую связывает граничные условия с конечным равновесным состоянием, точно предсказывая выравнивание молекул и сложное поведение дефектов, включая их слияние и разделение.
Этот прорыв значительно ускоряет процесс исследования и разработки материалов с контролируемой структурой дефектов, что открывает новые возможности для создания передовых оптических устройств, метаматериалов, дисплеев виртуальной и дополненной реальности, а также «умных» окон, адаптирующихся к окружающей среде.
Скорость предсказания
Новый ИИ-метод генерирует предсказания за миллисекунды, что в тысячи раз быстрее традиционных численных симуляций, занимающих часы
Архитектура модели
Система построена на основе 3D U-Net — свёрточной нейронной сети, способной распознавать как крупномасштабное выравнивание, так и мелкие детали, связанные с дефектами
Обработка сложных случаев
Модель успешно справляется с предсказанием поведения дефектов высокого порядка, включая их слияние, разделение и реорганизацию, что подтверждено экспериментально
Практическое применение
Технология открывает путь к ускоренной разработке «умных» материалов для оптических устройств, дисплеев VR/AR и адаптивных систем, таких как умные окна
Text generated using AI
