Исследователи из Массачусетского технологического института нашли способ, используя комбинацию компьютерного моделирования и процесса машинного обучения, производить детальные прогнозы свойств, которые могли бы направлять разработку новых сплавов для самых разных применений . Созданная ими система использует машинное обучение для анализа границ между кристаллическими зернами смешиваемых компонентов, что позволяет выбирать желаемые свойства создаваемого сплава металла.
В статье исследуется, как изменения параметров в методах обработки поверхности подложек приводят к изменениям в процессах адгезии, подчеркивая особенности взаимодействия между методами обработки серной кислотой и УФ-излучением, используя изображения, полученные с помощью интерферометры белого света.
г. Санкт-Петербург, улица Савушкина 83, корп. 3