Создание методики спектрального анализа с одновременным учетом данных из разных диапазонов — важный и необходимый шаг в развитии инструментов и методов диагностики сложной структуры многокомпонентных систем с использованием установок Mega-Science.
Учёные Южного федерального университета (ЮФУ) разработали методику анализа структуры сложных соединений с использованием технологии искусственного интеллекта, в котором одновременно учитываются данные спектров рентгеновского поглощения, упругого рассеяния и инфракрасной спектроскопии. Эти данные дают информацию о разных характеристиках атомарной структуры и дополняют друг друга, поэтому очень важно, чтобы они рассматривались в рамках единой теоретической модели.
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 заместитель директора Международного исследовательского института интеллектуальных материалов, кандидат физико-математических наук Александр Гуда.
Для работы использовались экспериментальные данные, получаемых в ходе исследования образцов катализатора Филлипс (CrO3/SiO2). Этот катализатор больше 60 лет используется в производстве полиэтилена, но механизм его функционирования на атомном уровне до сих пор не до конца изучен.
«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 Гуда.
Фото: ЮФУ.