Разделы

Наука

Сетевые магазины вносят вклад в развитие кристаллографии

Ученые из Массачусетского технологического института обнаружили, что алгоритм, которым широко пользуются сетевые книжные магазины для формирования предложений для каждого конкретного покупателя, помогает предсказывать кристаллическую структуру новых материалов, сообщает PhysOrg.

Используя технологию дата-майнинга (сбор данных с их последующим анализом и интерпретацией), группа исследователей загрузила в программу всю имеющуюся информацию о структурах материалов, чтобы впоследствии проводить корреляционный анализ данных на основе законов физики. Имея в распоряжении эти данные, программа выдает перечень возможных кристаллических структур для любой смеси элементов. Затем ученые анализируют этот перечень с использованием второго алгоритма, на основе законов квантовой механики, чтобы точно определить наиболее энергетически стабильные структуры.

По словам разработчиков, для двух элементов программа способна выбрать из 3–4 тыс. возможных вариантов кристаллических структур пять, причем вероятность того, что одна из них окажется правильной, — 90%.

Дмитрий Балдин, «РусГидро»: Вынужденный переход на open source приводит к увеличению поверхности кибератак
безопасность

Руководитель группы исследователей, профессор Гербранд Седер (Gerbrand Ceder) с кафедры исследования материалов и инжиниринга, считает, что эта программа очень похожа на алгоритмы книжных онлайн-магазинов. «Если вы мне скажете, какие 10 книг вы прочитали за последний год, и составите их рейтинг, я смогу с большой точностью предсказать название очередной книги, которая вам непременно понравится».

Как считает проф. Седер, новая технология предсказания кристаллической структуры означает прорыв в создании новых материалов с заданными свойствами.