Машинное обучение используется для вывода правил проектирования сложных механических метаматериалов

Машинное обучение используется для вывода правил проектирования сложных механических метаматериалов
06:50, 29 Ноя.

Механические метаматериалы представляют собой сложные искусственные структуры, механические свойства которых обусловлены их структурой, а не составом. Хотя эти структуры оказались очень перспективными для разработки новых технологий, их проектирование может быть как сложным, так и трудоемким.

Исследователи из Амстердамского университета, AMOLF и Утрехтского университета недавно продемонстрировали потенциал сверточных нейронных сетей (CNN), класса алгоритмов машинного обучения, для проектирования сложных механических метаматериалов.

В их статье, опубликованной в Physical Review Letters , специально представлены два разных метода на основе CNN, которые могут вывести и зафиксировать тонкие комбинаторные правила, лежащие в основе проектирования механических метаматериалов.

«Наше недавнее исследование можно считать продолжением комбинаторного подхода к проектированию , представленного в предыдущей статье, который можно применять к более сложным строительным блокам», — сказал Phys.org Райан ван Мастригт, один из исследователей, проводивших исследование.

«Примерно в то время, когда я начал работать над этим исследованием, Алекси Боссарт и Дэвид Дайкстра работали над комбинаторным метаматериалом, способным выполнять несколько функций, то есть материалом, который может деформироваться разными способами в зависимости от того, как его активировать».

В рамках своего предыдущего исследования ван Мастригт и его коллеги попытались выделить правила, лежащие в основе успешного проектирования сложных метаматериалов.

Вскоре они поняли, что это далеко не простая задача, поскольку «строительные блоки», из которых состоят эти структуры, можно деформировать и располагать бесчисленным множеством различных способов. Предыдущие исследования показали, что когда метаматериалы имеют небольшие размеры элементарной ячейки (т.

е. ограниченное количество « строительных блоков »), становится возможным моделирование всех способов деформации и компоновки этих блоков с использованием обычных инструментов физического моделирования.

Однако по мере того, как размеры этих элементарных ячеек становятся больше, задача становится чрезвычайно сложной или невыполнимой. «Поскольку мы не могли рассуждать о каких-либо основополагающих правилах проектирования, а обычные инструменты не позволяли нам эффективно исследовать конструкции больших элементарных ячеек, мы решили рассмотреть машинное обучение как серьезный вариант», — пояснил ван Мастригт.

«Таким образом, основной целью нашего исследования стало определение инструмента машинного обучения, который позволил бы нам исследовать пространство дизайна намного быстрее, чем раньше.

Я думаю, что мы преуспели и даже превзошли наши собственные ожидания своими выводами». Чтобы успешно обучить CNN проектированию сложных метаматериалов, ван Мастригту и его коллегам сначала пришлось преодолеть ряд проблем.

Во-первых, им нужно было найти способ эффективно представить свои проекты метаматериалов. «Мы попробовали несколько подходов и, наконец, остановились на том, что мы называем пиксельным представлением», — объяснил ван Мастригт.

«Это представление кодирует ориентацию каждого строительного блока четким визуальным образом, так что проблема классификации сводится к проблеме обнаружения визуального паттерна, и это именно то, в чем хороши CNN».

Впоследствии исследователям пришлось разработать методы, учитывающие огромный дисбаланс классов метаматериалов. Другими словами, поскольку в настоящее время известно много метаматериалов, принадлежащих к классу I, но гораздо меньше принадлежащих к классу C (классу, который интересует исследователей), обучение CNN для вывода комбинаторных правил для этих разных классов может потребовать различных шагов.

Чтобы решить эту проблему, ван Мастригт и его коллеги разработали два разных метода на основе CNN.

Эти два метода применимы к различным классам метаматериалов и задачам классификации. «В случае с метаматериалом M2 мы попытались создать обучающий набор, сбалансированный по классам», — сказал ван Мастригт.

«Мы сделали это, используя наивную недостаточную выборку (т. е. отбрасывая множество примеров класса I) и объединили это с симметриями, которые, как мы знаем, есть в некоторых проектах, такими как трансляционная и вращательная симметрия, для создания дополнительных проектов класса C.

Таким образом, этот подход требует некоторых знаний в предметной области. С другой стороны, для метаматериала M1 мы добавили член повторного взвешивания к функции потерь, чтобы редкие конструкции класса C весили больше во время обучения, где ключевая идея заключается в том, что это повторное взвешивание класса C компенсируется гораздо большим количеством проектов класса I в обучающем наборе.

Этот подход не требует знаний предметной области».

В первоначальных тестах оба этих метода на основе CNN для получения комбинаторных правил, лежащих в основе проектирования механических метаматериалов , дали многообещающие результаты. Команда обнаружила, что каждый из них лучше справлялся с разными задачами в зависимости от используемого исходного набора данных и известной (или неизвестной) симметрии дизайна.

«Мы показали, насколько необычайно хороши эти сети в решении сложных комбинаторных задач», — сказал ван Мастригт.

«Это было действительно удивительно для нас, поскольку все другие традиционные (статистические) инструменты, которые мы, как физики, обычно используем, не работают для таких типов задач. Мы показали, что нейронные сети действительно делают больше, чем просто интерполируют пространство проектирования на основе примеров, которые вы им даете, поскольку они кажутся каким-то образом предвзятыми, чтобы найти структуру (которая исходит из правил) в этом пространстве дизайна, которая очень хорошо обобщается».

Недавние результаты, полученные этой группой исследователей, могут иметь далеко идущие последствия для разработки метаматериалов.

Хотя сети, которые они обучили, до сих пор применялись к нескольким структурам из метаматериала, в конечном итоге их также можно было бы использовать для создания гораздо более сложных конструкций, которые было бы невероятно сложно решить с помощью обычных инструментов физического моделирования.

Работа ван Мастригта и его коллег также подчеркивает огромную ценность СНС для решения комбинаторных задач, задач оптимизации, которые влекут за собой составление «оптимального объекта» или получение «оптимального решения», которое удовлетворяет всем ограничениям в наборе, в случаях, когда есть многочисленные переменные в игре.

Поскольку комбинаторные проблемы распространены во многих научных областях, эта статья может способствовать использованию CNN в других исследованиях и разработках.

Исследователи показали, что даже если машинное обучение обычно представляет собой подход «черного ящика» (т.

е. оно не всегда позволяет исследователям просматривать процессы, лежащие в основе данного прогноза или результата), оно все же может быть очень ценным для изучения пространства проектирования метаматериалов.

и, возможно, другие материалы, объекты или химические вещества. Это, в свою очередь, потенциально может помочь в осмыслении и лучшем понимании сложных правил, лежащих в основе эффективных дизайнов. «В наших следующих исследованиях мы обратим внимание на обратный дизайн», — добавил ван Мастригт.

«Текущий инструмент уже помогает нам значительно сократить пространство для проектирования, чтобы найти подходящие проекты (класса C), но он не находит лучший дизайн для поставленной задачи.

Сейчас мы рассматриваем методы машинного обучения, которые помогут нам находить чрезвычайно редкие конструкции, обладающие нужными нам свойствами, в идеале даже тогда, когда методу машинного обучения заранее не демонстрируются примеры таких конструкций.

«Это очень сложная проблема, но после нашего недавнего исследования мы считаем, что нейронные сети позволят нам успешно с ней справиться».

Рубрика: Hi-Tech и Наука. Читать весь текст на android-robot.com.

 

На российском рынке в продаже появился новый флагманский смартфон Oukitel WP21 Популярность смартфона OUKITEL WP21 оказалась значительно выше маркетинговых прогнозов: “на самый быстрый и прочный смартфон 2022 года”, – как его уж...

Машинное обучение используется для вывода правил проектирования сложных механических метаматериалов Механические метаматериалы представляют собой сложные искусственные структуры, механические свойства которых обусловлены их структурой, а не составом...

«Почему он не в колонии?»: Известный адвокат возмущена «щадящим» условным сроком для Навального Лидеру ФБК в 2017 году продлили испытательный срок до 2020 года. Адвокат Сталина Гуревич вновь призывает МВД обратить пристальное внимание на персону...

Уже отпустили? Экс-глава Раменского района активничал в соцсети после ареста за якобы убийство любовницы Проверка на полиграфе косвенно подтвердила вину Андрея Кулакова, сообщают СМИ. После задержания экс-главы Раменского района, на странице подозреваемо...

Менеджер маркетплейсов: обучение на курсах бесплатно с нуля для начинающих Курсы менеджер маркетплейсов позволяют быстро найти востребованную работу по новой специальности. Менеджер маркетплейсов занимается организацией прод...

Создание и разработка приложений для iOS и Android Создание мобильных приложений — лучшая инвестиция в собственный бизнес. Сейчас недостаточно иметь обычный сайт, весь мир переходит на гаджеты: люди б...

НОВОСТИ МОДЕРНИЗАЦИИ НАУКОЕМКИХ ПРОИЗВОДСТВ Иногда компании становятся заложниками собственных отработанных годами технологических процессов. Казалось бы, зачем менять то, что давно и надежно р...

Что нам стоит «Торговый дом» построить. Артем Михалин - молочный бизнес с нуля. Сегодня своей историей успеха с нами поделился Артем Михалин - директор и основатель компании «Торговый дом Михалин», лидирующего предприятия в сфере...

Как бы сегодня выглядели динозавры, выжившие после падения астероида По мнению Дейла Рассела и Рона Сегена, современные динозавры выглядели бы так Около 66 миллионов лет назад на Землю упал огромный астероид и полность...

Нейросеть Lensa рисует портреты по фотографии — попробуйте сами прямо сейчас Нейросеть Lensa умеет рисовать по фото — сейчас расскажем, как ею пользоваться Раньше, чтобы сделать красивую аватарку для социальных сетей, люди обр...

ЧМ-2022. Португалия победила Уругвай, Бразилия обыграла Швейцарию, Сербия сыграла вничью с Камеруном, Южная Корея уступила Гане Сборная Португалии обыграла Уругвай (2:0) во 2-м туре группового этапа ЧМ-2022. Также в понедельник Бразилия были сильнее Швейцарии (1:0), Сербия сыг...

НБА. 30+8+7 от Эмбиида помогли «Филадельфии» обыграть «Атланту», «Финикс» в гостях у «Сакраменто» и другие матчи В понедельник, 28 ноября, в рамках регулярного чемпионата НБА проходят 10 матчей. «Филадельфия» одолела «Атланту» в борьбе за пятое место на Востоке....

НХЛ. «Рейнджерс» пропустили 5 голов от «Нью-Джерси», «Тампа» одолела «Баффало», «Детройт» проиграл «Торонто» «Рейнджерс» проиграли «Нью-Джерси» (3:5) в матче регулярного чемпионата НХЛ. «Тампа» одолела «Баффало» (6:5 ОТ), «Детройт» уступил «Торонто» (2:4). Н...

Брянскую работающую молодёжь обучали правовой грамотности В санатории «Жуковский» Брянской области в выходные дни, 26-27 ноября, работала Школа правовой грамотности работающей молодежи. Её органи...

Создано простое аппаратное обеспечение для защиты от атак микросетей Недорогое аппаратное обеспечение, интегрированное с контроллерами солнечных панелей, может защитить изолированные электрические сети от кибератак. Од...

Разрабатывается интеллектуальный наблюдатель для киберспорта Киберспорт, уже миллиардная индустрия, растет, отчасти благодаря наблюдателям за играми. Они управляют движением камеры и показывают зрителям наиболе...

Пустите ограничения на пользу. Рождественский пост глазами врача В православной традиции существуют 4 многодневных поста. С 28 ноября 2022 года начинается второй по длительности из них — Рождественский пост. Он про...

Синдром опустевшего гнезда. Как жить, когда дети выросли и разъехались? Казалось бы, столько лет отдали воспитанию детей и можно было бы вздохнуть с облегчением: «Теперь мы можем пожить для себя». Но не тут-то было. Пусты...

Турнир на призы «Кроношпан» в Людиново собрал 200 юных дзюдоистов из России и Беларуси 12 ноября в городе Людиново Калужской области впервые состоялся межрегиональный турнир по дзюдо среди юношей 2008-2010 и 2012-2013 годов рождения. На...

Дочь Тутберидзе Диана Дэвис: загадочный отец и строгая мать, болезнь, дуэт со Смолкиным, карьера Дочь знаменитого тренера Тутберидзе и таинственного Сергея Дэвиса, партнёрша сына Смолкина, фигуристка, звезда ОИ-2022 и просто красивая девушка — кт...

Что такое «Ютека» и в чем его преимущества? «Ютека» - онлайн-проект, работающий по принципу маркетплейса, наподобие «Озон» или Wildberries. Но у «Ютеки» есть четкая направленность. Этот агрегат...

Преимущества частной наркологической клиники У лечения от наркотической или алкогольной зависимости есть два пути – в государственной или частной клинике. У государственной клиники есть одно пре...

МК: безвозвратные потери ВСУ за время СВО составили 406 тысяч человек Константин Сивков назвал безвозвратные потери украинской армии. По мнению эксперта они составляют более 405 тысяч человек. — К августу те воору...

В Смоленском районе досрочно прекратили полномочия главы Печерского сельского поселения Юрий Митрофанов прекратит исполнение полномочий главы Печерска 30 января 2023 года. Причиной «отрешения от должности» стали нарушения антикоррупционн...

DOOGEE представила новые флагманы Технологические новинки из Поднебесной. Китайские разработчики представили на российском рынке потрясающие смартфоны: стильную премиум-модель 4 в одн...

Хитрость, которую должен знать каждый пользователь Snapchat Если вы пользователь Snapchat, который когда-либо имел несчастье использовать приложение на телефоне Android, то вы наверняка уже в курсе, как хорошо...

Алексей Кузовкин: инновационный инструмент позволит защититься от продвинутых DDoS-атак и ботов Генеральный директор компании «Инфософт», экс-председатель совета директоров группы компаний «Армада» Алексей Кузовкин представил инструмент Servicep...

Как изменится состав «Ростова» зимой? Донской футбольный клуб борется за медали в чемпионате России по футболу. Параллельно команда Валерия Карпина играет в Кубке страны. В недавнем матче...

Российская Премьер-лига ушла на «зимние каникулы» Сыграв по 17 матчей в календарном 2022-м году участники сезона Российской футбольной Премьер-лиги отправились на зимний перерыв. Попрощавшись с болел...

Как проходит замена прокладки ГБЦ на Рено Прокладка ГБЦ обеспечивает герметичность стыка головки с блоком двигателя. Периодическая ее замена обусловлена физическим износом или повреждениями (...

Как проверить автомобильный аккумулятор мультиметром — полная инструкция Запуск автомобиля напрямую зависит от состояния аккумулятора. Если оно плохое – сдвинуться с места уже не получится. Поэтому так важно не доводить АК...

Создано простое аппаратное обеспечение для защиты от атак микросетей Недорогое аппаратное обеспечение, интегрированное с контроллерами солнечных панелей, может защитить изолированные электрические сети от кибератак. Од...

Разрабатывается интеллектуальный наблюдатель для киберспорта Киберспорт, уже миллиардная индустрия, растет, отчасти благодаря наблюдателям за играми. Они управляют движением камеры и показывают зрителям наиболе...

Пустите ограничения на пользу. Рождественский пост глазами врача В православной традиции существуют 4 многодневных поста. С 28 ноября 2022 года начинается второй по длительности из них — Рождественский пост. Он про...

Синдром опустевшего гнезда. Как жить, когда дети выросли и разъехались? Казалось бы, столько лет отдали воспитанию детей и можно было бы вздохнуть с облегчением: «Теперь мы можем пожить для себя». Но не тут-то было. Пусты...

Теневое истребление лесов оставило Сергея Шеверду без отпуска Задержанный министр лесного хозяйства Иркутской области может потянуть за собой и других видных «шишек» городской администрации вплоть до губернатора...

Страшно жить: В Башкирии орудуют бандиты, выдающие себя за военных Известный в башкирском городе «подполковник» в очередной раз заставил горожан понервничать, рассказывая о своей любви к издевательствам. В Башкирии с...

Алексей Кузовкин: инновационный инструмент позволит защититься от продвинутых DDoS-атак и ботов Генеральный директор компании «Инфософт», экс-председатель совета директоров группы компаний «Армада» Алексей Кузовкин представил инструмент Servicep...

Власти Курской области отказались от новогодних корпоративов В Курскую область продолжают прибывать подразделения Вооружённых сил страны. Минобороны существенно укрепляет территориальный гарнизон приграничных р...

Брянскую работающую молодёжь обучали правовой грамотности В санатории «Жуковский» Брянской области в выходные дни, 26-27 ноября, работала Школа правовой грамотности работающей молодежи. Её органи...

Видео: лобовой краш-тест Toyota Alphard и Voyah Dreamer Китайский блогер провел краш-тест двух минивэнов премиум-класса: Toyota Alphard и электрического Voyah Dreamer. Машины столкнули влобовую на скорости...

Lancia представила новый логотип и фирменный стиль Компания Lancia показала новый логотип и фирменный стиль, а также рассказала, как будут выглядеть её будущие модели. До конца десятилетия гамму марки...

USD/JPY отскакивает от многомесячного минимума, держится выше 138,00 на фоне ослабления доллара США В понедельник пара USD/JPY опустилась до свежего трехмесячного минимума, и на нее давит сочетание факторов. Ставки на менее агрессивное повышение ста...

Фондовый рынок, Daily history за 25 ноября 2022 г. Индекс Изменение, пункты Цена закрытия Изменение, % NIKKEI 225 -100.06 28283.03 -0.35 Hang Seng -87.32 17573.58 -0.49 KOSPI -3.47 2437.86 -0.14 ASX 2...

Любовница, наследство, барские замашки: скандалы, вскрывшиеся после смерти Градского ИнфореакторПосле смерти музыканта Александра Градского, вокруг его имени еще долго не утихали скандалы, связанные с личной жизнью и наследством. Подр...

Экономист Колташов назвал самую стойкую валюту для инвестиций в преддверии Нового года ИнфореакторНесмотря на укрепление американской валюты на мировом рынке, покупать доллары сейчас не стоит, предупредил в разговоре с iReactor экономис...

О порошковых красках для автомобильных колесных дисков В 30-х годах 20-го века на свет появились порошковые краски на основе эпоксидной смолы, а в 50-годах того же столетия в США такие сухие составы были ...

Как работают автоломбарды Те, у кого есть автомобиль, понимают, что это средство дарит не только удобство передвижения, но и поможет прокормить семью в случае, если его владел...

Назаров Александр Юрьевич рассказал об инновационных разработках Ростеха в рамках концепции «Умный город» Ключевые тренды развития городской среды — смарт-технологии, позволяющие повысить уровень комфорта и качества жизни людей за счет автоматизации и инт...

AMD RYZEN 7 4700G – популярный флагман Корпорация AMD в 2020 году, летом, выпустила новый флагман среди процессоров для персональных компьютерных устройств. Рынок в июле встретил Ryzen 7 4...

Тест-драйв: Машем году, Драйву и Мазде CX-30 из Subaru XV и Peugeot 2008 Обходимся без шипов. «Пыж» обут в Continental Viking Contact 7 комфортной размерности 215/60 R17. Для остальных выбрана Hakkapeliitta R3 SUV: 215/55 ...

Кроссовер Dongfeng Haoji опробует новую платформу Среднеразмерный паркетник, сопоставимый со «вторым» Дунфэном 580, дебютирует в марте 2022 года и встанет на ступеньку выше Дунфэна AX7. Обе подвески ...

Lenovo вместе с фондом Repair Together собрали средства на восстановление поврежденных домов Компания Lenovo в рамках благотворительной акции "Родные стены, родным людям" вместе с волонтерской инициативой Repair Together собрали средства на п...

Исследование Lenovo Think Report: что препятствует критическому мышлению и как технологии могут способствовать прогрессу В честь 30-летия бренда ThinkPad компания Lenovo провела масштабное глубинное исследование, чтобы понять мыслительные привычки, выявить различия в сп...

На российском рынке в продаже появился новый флагманский смартфон Oukitel WP21 Популярность смартфона OUKITEL WP21 оказалась значительно выше маркетинговых прогнозов: “на самый быстрый и прочный смартфон 2022 года”, – как его уж...

Машинное обучение используется для вывода правил проектирования сложных механических метаматериалов Механические метаматериалы представляют собой сложные искусственные структуры, механические свойства которых обусловлены их структурой, а не составом...

Улыбаться – вредно для здоровья? Немецкие врачи пришли к выводу, что улыбаться иногда весьма вредно для здоровья. Правда, не всем, а лишь тем, кто делает это по долгу службы. В «груп...

Intel демонстрирует сверхбыструю версию Thunderbolt Интерфейс обеспечивает обмен данными с периферийными устройствами на скорости 80 Гбит/с — как только что анонсированная спецификация USB4. Компания I...

OCS предлагает сервисы StormWall для защиты от DDoS-рисков и хакерских атак Компания StormWall предлагает рынку решения в области информационной безопасности — сервисы на основе искусственного интеллекта для защиты от DDoS-ат...

Электронный навар: Центробанк раскрыл схему мошенничества через мессенджеры Национальный финансовый регулятор выявил манипулирование рынком на торгах обыкновенными акциями ПАО "Саратовэнерго" в период с 6 по 7 апреля 2021 год...

В Петербурге на линию вышел второй состав электропоезда «Балтиец» Губeрнатор Пeтербурга Алeксандр Бeглов и прeдседатель Законодатeльного собрaния Алeксандр Бeльский проинспeктировали второй состав новeйшего элeктроп...

Как обновить БИОС на материнской плате: все проще, чем кажется Если говорить простым языком, BIOS – это микропрограмма, которая позволяет компьютеру включиться и заработать. Он отвечает за некоторые ключевые функ...

Какая скорость интернета нужна для игр? Разбираемся в подробностях Многие помнят времена, когда выход в глобальную сеть занимал домашний телефон — мы отключали аппарат и соединяли телефонную линию напрямую с компьюте...

На российском рынке в продаже появился новый флагманский смартфон Oukitel WP21 Популярность смартфона OUKITEL WP21 оказалась значительно выше маркетинговых прогнозов: “на самый быстрый и прочный смартфон 2022 года”, – как его уж...

Освобождение от военной службы: причины

Освобождение от военной службы в случае наличия судимости

Каждый, кто проходил обязательную военную службу, знает, что убеждени...

​Почему МФО (МКО) В Алматы так популярны?

Обращение в банк требует большого количества документации и отнимает много времени. Подача заявки на получение микрозайма в Алматы может занять н...

Что такое стеклопластик?

Стеклопластик является широко используемым материалом благодаря индустрии строительства и ремонта. Его уникальные свойства и практическое примене...

Памятник на могилу

Проходя по кладбищу, многие наверняка замечали красивые надгробия, которые автоматически привлекают наше внимание, а также показывают, насколько ...

​Преимущества выбора гранитного двойного мемориала

Надгробие - это последний подарок ушедшему из жизни близкому человеку. Это также знак уважения, любви и памяти. По этой причине они обычно изгота...

Преимущества выбора гранитного двойного памятника

Надгробие - это последний подарок ушедшему из жизни близкому человеку. Это также знак уважения, любви и памяти. По этой причине они обычно изгота...

Что такое подшипник?

Подшипники можно найти на рынке в различных конфигурациях, отличающихся свойствами, возможностями, а также размерами. Какой из них выбрать, завис...

​Промокоды и купоны, предлагаемые магазином ВсеИнструменты

Сервис https://promocode.su/store/vseinstrumenty-ru/ пре...