Constructor Araştırması kullanan ilk araştırma şimdi yayınlandı.

Kostya Novoselov ve Andrey Ustyuzhanin liderliğindeki bir ekip, prestijli npj Computational Materials dergisinde “2D malzemelerdeki kusurların özelliklerini makine öğrenmesi için seyrek temsil” başlıklı bir makale yayınladı. Kod ve eğitilmiş model ağırlıkları Constructor Araştırma Platformu'nda mevcuttur.

2D malzemeler, bükülebilir ekranlar, verimli güneş panelleri ve yüksek çözünürlüklü kameralar gibi yeni elektronik cihazlar için yapı taşları olarak heyecan verici fırsatlar sunar. 2D malzemelerin tanımlayıcı özelliklerinden biri, kristal kafes kusurlarının veya kusurlarının yüksek etkisidir. Elektronik özellikleri kökten değiştirirler. İzolatörleri yarı iletkenlere, yarı iletkenleri metallere dönüştürebilir, malzemeleri manyetik veya katalitik hale getirebilirler.

İdeal kristal malzemeler sonsuz tekrarlayan bir desenden oluşur. Gerçek kristal malzemelerde kusurlar vardır. Çalışma, nokta kusurlarını inceler: bir atomun çıkarıldığı boşluklar ve bir atomun farklı bir atomla değiştirildiği yer değiştirmeler. Bir S boşluğu, bir Mo boşluğu ve iki S'nin Se ile yer değiştirdiği MoS₂ yapısı örneği:

Bild

Kusurların in-silico mühendisliğini yapmak için, malzeme özelliklerinin hızlı bir şekilde tahmin edilmesi gereklidir. Yazarlar, ilk prensip hesaplamalarına göre en az 1000 kat daha hızlı ve rakip makine öğrenmesi yaklaşımlarına göre 3.7 kat daha doğru olan bir makine öğrenmesi yaklaşımı geliştirdiler. Ana fikir, geleneksel yaklaşımda tüm atomlar kullanılırken, yalnızca nokta kusurlarından oluşan seyrek bir temsil grafiğini makine öğrenmesi algoritmasına girdi olarak kullanmaktır.

Aşağıda tasvir edilmiştir:

Bild

a) Kusurlu bir 2D malzemenin tam yapısıyla başlayın

b) Kusur içermeyen yerleri çıkararak seyrek yapıyı elde edin

c) Kesme yarıçapından daha yakın olan kusur yerlerini bağlayarak oluşturulan bir grafik

d) Ortaya çıkan seyrek grafik. Periyodik sınırdan geçen kenarlara dikkat edin.

Hesaplamalı araştırma projeleri genellikle yazılım mühendisliği projelerine dönüşür ve bu proje de bir istisna değildi. Makalenin temel fikri yaklaşık bir hafta içinde icat edildi ve test edildi. Kalan 1.5 yılın tamamı kod yazmaya ve titiz deneyler yapmaya harcandı.

Proje, her biri kendi hesaplama kaynaklarını kullanan 4 farklı kurumun işbirliğiyle gerçekleştirildi, bu da işleri daha da karmaşık hale getirdi. Constructor araştırma platformu projenin geç aşamasında devreye girdi ve şu amaçlarla kullanıldı:

• Son değerlendirme deneylerini yürütmek
• Çıkarım için son modelleri eğitmek
• Veri seti yayını
• Tahmin arayüzü yayını

Constructor Araştırma Platformunun Değeri:   
 

Constructor Araştırma platformu, 2D malzemelerdeki kusurların özelliklerini inceleyen araştırmacılara büyük değer sunar. Platformun yeteneklerinden yararlanarak, araştırmacılar seyrek temsili makine öğrenmesi için uygulayabilir, kafes yapısı ve kusur konfigürasyonuna dayalı olarak malzeme özelliklerinin hızlı tahminini sağlayabilirler. Dahili sürüm kontrolü, araştırma projelerinin düzenli ve etkili bir şekilde izlenmesini sağlar, araştırmacıların deneylerinin farklı iterasyonlarını kolayca yönetmelerine ve karşılaştırmalarına olanak tanır. Bu düzenli iş akışı, üretkenliği artırır ve sonuçların tekrarlanabilirliğini kolaylaştırır.   
 

Web tabanlı bir işbirliği ortamı olarak tasarlanan platform, araştırma ekibi üyeleri için kolay bir başlangıç sunar. Araştırmacılar, sorunsuz bir şekilde işbirliği yapabilir, içgörülerini paylaşabilir ve kusur mühendisliği malzemelerinin anlaşılmasına topluca katkıda bulunabilirler. Platformun sezgisel arayüzü ve işbirliği özellikleri, üretken ve kapsayıcı bir araştırma ortamını teşvik eder.   
 

Constructor Araştırma platformu, araştırmacıların çalışmalarını etkileşimli yayınlar aracılığıyla paylaşmalarına olanak tanıyan proje paylaşım yeteneklerini içerir. Etkileşimli yayınlarla, araştırmacılar bulgularını ilgi çekici ve etkileşimli bir şekilde sunabilir, araştırmalarının erişilebilirliğini ve etkisini artırabilirler.

Ayrıca, platform, tekrarlanabilir deneylere paylaşılabilir erişim sağlar, hem iç hem de dış katkıda bulunanlarla işbirliğini kolaylaştırır. Araştırmacılar, deneylerini işbirlikçileriyle kolayca paylaşabilir, onlara araştırma bulgularını yeniden üretme ve geliştirme erişimi verebilirler. Bu işbirlikçi yaklaşım, bilgi alışverişini artırır, disiplinler arası işbirliğini teşvik eder ve araştırma ilerlemesini hızlandırır.   
 

Özetle, Constructor Araştırma platformu, 2D malzemelerdeki kusurların özelliklerini inceleyen araştırmacılar için kapsamlı ve işbirlikçi bir ortam sunar. Özel hesaplama altyapısı, eksiksiz bir araştırma ve geliştirme araç seti, web tabanlı işbirliği, proje paylaşım yetenekleri ve tekrarlanabilir deneylere paylaşılabilir erişim ile platform, araştırmacıların araştırmalarını ilerletmelerine, işbirliğini teşvik etmelerine ve alandaki bilimsel ilerlemeleri yönlendirmelerine olanak tanır. Constructor Araştırma platformu, hem eğitim hem de çıkarım için hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde azaltarak son derece kaynak verimli olduğunu kanıtlar.