Un groupe de scientifiques de Skoltech a utilisé des méthodes d'apprentissage automatique (ML) pour prédire les matériaux extra-durs en fonction de leur structure cristalline.

La recherche a été publiée dans le Journal de physique appliquée .

Les matériaux extra-durs ont récemment suscité un intérêt croissant pour la recherche en raison de leurs implications potentielles pour des industries allant de la production de pétrole à la fabrication de haute technologie. Un matériau extra-dur a deux caractéristiques cruciales, dureté et ténacité à la rupture, qui représentent sa résistance à la déformation et à la propagation des fissures, respectivement.

Les matériaux avec des propriétés qui conviendraient aux exigences spécifiques de l'industrie peuvent être trouvés informatiquement à l'aide de méthodes avancées de science des matériaux informatiques soutenues par un bon modèle théorique pour calculer les propriétés souhaitées pour les matériaux extra-durs.

Efim Mazhnik, un doctorat étudiant au Skoltech Center for Energy Science and Technology (Computational Materials Discovery Laboratory), guidé par Skoltech et le professeur du MIPT Artem R. Oganov, a réussi à construire un tel modèle en utilisant des réseaux de neurones convolutifs (CNN) sur des graphes, une méthode ML qui permet de prédire les propriétés d'un matériau à partir de sa structure cristalline. En utilisant un ensemble de matériaux aux propriétés connues, vous pouvez apprendre à CNN à calculer ces propriétés pour des structures auparavant inconnues.

« Face au manque de données expérimentales sur la dureté et la ténacité pour bien entraîner les modèles, nous nous sommes tournés vers des données plus abondantes sur les modules d'élasticité et avons prédit leurs valeurs pour obtenir les propriétés recherchées à l'aide du modèle physique que nous avions créé précédemment, " dit Efim Mazhnik.

"Dans cette étude, nous avons appliqué des méthodes ML pour calculer la dureté et la ténacité à la rupture pour plus de 120, 000 structures cristallines, à la fois connu et hypothétique, dont la plupart n'ont jamais été explorés en fonction de ces propriétés. Alors que notre modèle confirme que le diamant est le matériau le plus dur connu, il suggère l'existence de plusieurs dizaines d'autres matériaux potentiellement très durs ou extra-durs, " dit Artem Oganov.