Международная команда во главе с учеными из Сколтеха выявила лучший алгоритм искусственного интеллекта для определения оптимальных условий синтеза, при которых получаются углеродные нанотрубки со свойствами, заточенными под конкретные приложения: лазеры, датчики для экологического мониторинга, системы доставки лекарственных препаратов, технологии водородной энергетики и др. Исследование опубликовано в журнале Carbon, кратко о нем рассказала пресс-служба Сколтеха.
Если графен можно себе представить как слой углерода толщиной в один атом с кристаллической решеткой в виде сетки шестиугольных сот, то одностенная углеродная нанотрубка — это то, что получится, если свернуть лист графена в цилиндр, хотя в реальности их получают иначе.
«Наша работа связана с возможностями тонкой настройки свойств углеродных нанотрубок, — прокомментировал исследование его первый автор, старший научный сотрудник Сколтеха Дмитрий Красников. — Благодаря своим исключительным свойствам углеродные нанотрубки применяются сразу во многих областях, от систем прицельной доставки лекарств в организме в пораженные болезнью ткани до устройств для поглощения атмосферного углекислого газа в целях противодействия глобальному потеплению. И только применительно к конкретному приложению можно говорить о неких оптимальных свойствах материала. Взять, например, структурные дефекты нанотрубок: в электронике они вредны, а в водородной энергетике — необходимы».
Чтобы изготовить нанотрубки с желаемыми свойствами, нужно понимать, какие характеристики меняются — и каким образом — при корректировке тех или иных параметров синтеза. «Этих параметров десятки: температура, количество и состав катализатора, состав газа, время пребывания в реакторе, геометрия реактора и так далее — всё это вместе определяет свойства конечного продукта. Сложное взаимодействие параметров делает оптимизацию синтеза одной из тех задач, которые продуктивно решать с использованием искусственного интеллекта, — пояснил руководитель исследования, профессор Сколтеха Альберт Насибулин. — В нашей статье, в частности, показано, какие алгоритмы ИИ лучше всего оптимизируют параметры аэрозольного синтеза».
Аэрозольный синтез — один из распространенных способов получения углеродных нанотрубок. В реактор подаются вещество — предшественник катализатора и содержащий углерод газ. От нагрева они разлагаются с выделением каталитических частиц и углерода, который кристаллизуется в нанотрубки.
В исследовании варьировались три условия синтеза и рассматривалось их влияние на четыре характеристики нанотрубок. Оптимизацию проводили несколькими конкурирующими моделями. «Мы провели своего рода "конкурс", заставив наиболее популярные модели машинного обучения соревноваться друг с другом, и искусственные нейронные сети победили, — резюмировал Красников. — Эти сложные многослойные модели оказались значительно впереди в предсказании сложных характеристик углеродных нанотрубок, таких как их оптоэлектрические свойства. Что касается характеристик попроще, например диаметра трубки, искусственные нейросети тоже на первом месте, но здесь линейная регрессия и другие более простые модели уже не столь сильно проигрывают».
Исследование проведено на небольшом датасете, без привлечения внешних данных, и задумано как первый этап более масштабного проекта. С одной стороны, работа показывает, что даже на 250 элементах данных оказалось возможным делать весьма точные предсказания. С другой стороны, ученые рассматривают ее как шаг на пути к созданию в Сколтехе "умного" (самообучающегося) реактора, который будет производить углеродные нанотрубки с заранее заданными свойствами, причем делать это с каждым разом всё более эффективно. По мере продолжения работы датасет будет расти и можно будет оптимизировать более широкий набор условий синтеза и задавать больше целевых свойств материала.
В конечном итоге умный реактор должен стать универсальным решением для настройки параметров синтеза одностенных углеродных нанотрубок, которые будут изготавливаться с тонкой настройкой свойств, необходимых для конкретных приложений в медицине, производстве сенсоров и лазеров, водородной энергетике, улавливании атмосферного углерода и др.
