Полное описание

Машинное обучение как инструмент ускорения поиска новых материалов для металл-ионных аккумуляторов / В. Т. Осипов, М. И. Гонгола, Е. А. Морхова [и др.]. - DOI 10.31857/S2686954323601033. - Текст : непосредственный // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления : журнал. - 2023. - Т. 514, № 2 : Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. - С. 355-363. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2686-9543.

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.85
31.17.15	546:004.8

Рубрики:
Машинное обучение
Искусственный интеллект -- Применение
Неорганическая химия

Кл.слова (ненормированные): ионные проводники -- разбиение вороного -- машинное обучение -- энергия миграции -- ТФП расчеты
Аннотация: Поиск новых кристаллических ионных проводников является важной задачей материаловедения, которая требует значительных ресурсов, но может быть ускорена с помощью методов машинного обучения (МО). В данной работе методы МО были применены для прогнозирования энергии миграции рабочих ионов. Обучающая выборка основана на данных о 225 каналах миграции ионов лития в 23 ионных проводниках. Дескрипторами выступали параметры свободного пространства в кристалле, полученные методом разбиения Вороного. Точность прогнозирования энергии миграции оценивалась путем сравнения с данными, полученными методами теории функционала плотности. В работе было применено два метода МО: регрессия методом опорных векторов и порядковая регрессия. Показано, что параметры свободного пространства в кристалле коррелируют с энергией миграции, при этом лучшие результаты дает порядковая регрессия. Разработанные модели МО могут применяться как дополнительный фильтр при анализе ионной проводимости в структурах.
Доп. точки доступа:
Осипов, В.Т.
Гонгола, М.И.
Морхова, Е.А.
Немудрый, А.П.
Кабанов, А.А.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -354961-281487)

Шифр в сводном ЭК: c170fce2920796c94a7b5728cf6c0b69

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽