Модель глибокого навчання відтепер може виявляти квазікристалічну фазу в матеріалознавстві

Пошук інноваційних кристалічних структур у матеріалах є фундаментальним аспектом наукових досліджень, що має далекосяжні наслідки для різних галузей — від електроніки до фармацевтики. Кристалічні матеріали, що відрізняються ретельно впорядкованим розташуванням атомів, відіграють ключову роль у технологічному прогресі. Традиційні методи, такі як порошкова рентгенівська дифракція, допомагають точно ідентифікувати та характеризувати ці структури. Однак поява багатофазних зразків, що містять складні суміші різноманітних кристалічних структур, створила проблеми для точної ідентифікації.

У відповідь на цей виклик спільне дослідження дослідників з Токійського університету науки (TUS), разом з іншими відомими установами, представляє революційну модель глибокого навчання. У дослідженні детально описано створення бінарного класифікатора на основі машинного навчання, призначеного для виявлення важкодоступної ікосаедричної квазікристалічної фази (i-QC) на багатофазних порошкових рентгенівських дифракційних зображеннях.

Дослідники розробили бінарний класифікатор, що включає 80 згорткових нейронних мереж, навчивши його на синтетичних багатофазних рентгенівських дифрактограмах, що імітують очікувані фазові структури ікосаедричних квазікристалів. Після навчання модель продемонструвала видатну результативність, досягнувши точності, що перевищує 92%. Вона ефективно ідентифікувала невідому фазу i-QC у багатофазних сплавах Al-Si-Ru, продемонструвавши свою майстерність в аналізі 440 виміряних дифракційних моделей від різноманітних невідомих матеріалів, що охоплюють шість сплавів.

Прикметно, що можливості моделі виходять за межі ідентифікації домінуючих компонентів, успішно визначаючи невловиму фазу i-QC навіть тоді, коли вона не є основним компонентом у суміші. Крім того, її потенціал поширюється на ідентифікацію нових декагональних і додекагональних квазікристалів і різних кристалічних матеріалів.

Завдяки точності, що обіцяє спростити процес ідентифікації багатофазних зразків, цей прорив може зробити революцію в матеріалознавстві, прискоривши ідентифікацію фаз, критично важливу для мезопористого кремнезему, мінералів, сплавів і рідких кристалів.

Крім простої ідентифікації квазікристалічних фаз, вплив цього дослідження провіщає зміну парадигми в аналізі матеріалів, пропонуючи потенційні застосування в різних промислових секторах, від оптимізації зберігання енергії до розвитку електроніки. Це дослідження є важливим кроком на шляху до відкриття нових фаз у квазікристалах, що дає змогу вченим досліджувати незвідані території в матеріалознавстві. Новаторська робота команди збагачує наше розуміння кристалічних структур, відкриваючи нову еру прискорених відкриттів та інновацій у матеріалознавстві.