| Название НИОКТР |
Проектирование новых материалов с заданными свойствами методами машинного обучения на основе анализа больших данных
|
| Аннотация |
Основная цель проекта заключается в разработке лабораторного образца программного обеспечения для проектирования новых металлических сплавов с заданными механическими, термическими и магнитными свойствами, использующих современные технологии машинного обучения и анализа больших данных. Для достижения этой цели предстоит решить ряд задач, среди которых адаптация и применение современных алгоритмов машинного обучения для задач прогнозирования свойств металлических сплавов. Важной частью проекта станет разработка методики итеративного и многоступенчатого процесса отбора перспективных сплавов на основе априорной информации и граничных условий. Кроме того, потребуется провести анализ и обработку больших массивов данных о сплавах для выявления скрытых закономерностей и корреляций между составом, структурой и свойствами.
Актуальность проекта обусловлена растущими требованиями к сплавам в различных отраслях. Разработка новых сплавов с уникальными свойствами требует значительных усилий и ресурсов, однако традиционные экспериментальные методы часто оказываются неэффективными из-за высокой стоимости исследований. Машинное обучение и анализ больших данных представляют собой мощные инструменты, способные существенно ускорить процесс поиска и проектирования новых сплавов. Применение этих технологий способно сократить временные и финансовые затраты на разработку, а также уменьшить экологическое воздействие производства новых сплавов.
Научная новизна проекта заключается в комплексном использовании методов машинного обучения и анализа больших данных для решения задач материаловедения. Несмотря на существование отдельных разработок в этой области, большинство из них фокусируется на конкретных аспектах, таких как прогнозирование механических свойств или оптимизация состава. Наш проект предлагает целостный подход, учитывающий все аспекты процесса проектирования металлических сплавов – от выбора исходных компонентов до оптимизации технологических режимов. Мы планируем использовать комбинации методов машинного обучения, включая глубокие нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и графовые нейронные сети, для создания универсальной системы, способной решать широкий спектр задач в области материаловедения.
Результаты проекта включают разработку методологии проектирования новых металлических сплавов с заданными свойствами, основанной на методах машинного обучения и анализе больших данных. Лабораторный образец программного обеспечения можно будет использовать для проектирования новых сплавов для использования в различных отраслях промышленности. База данных будет содержать информацию о составе, структуре и свойствах сплавов, а также результаты численных экспериментов.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
2000.0
|
| Дата начала |
2025-04-30
|
| Дата окончания |
2025-12-25
|
| Номер контракта |
Д-533-24
|
| Дата контракта |
2024-10-07
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
001.891.573
|
| Количество просмотров |
7
|
| Руководитель работы |
Федорец Александр Николаевич
|
| Руководитель организации |
Гончарова Светлана Николаевна
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Заказчик |
ФОНД ЦЕЛЕВОГО КАПИТАЛА ДАЛЬНЕВОСТОЧНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Договор со сторонней организацией
|
| Последний статус |
2025-11-18 10:08:55 UTC, 2025-11-18 10:08:55 UTC
|
| ОКПД |
Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ; ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ; КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ; НЕЙРОННЫЕ СЕТИ; МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ; РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ; СВОЙСТВА МАТЕРИАЛОВ; ПРОЕКТИРОВАНИЕ МАТЕРИАЛОВ; БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ; КОМПЬЮТЕРНОЕ МАТЕРИАЛОВЕДЕНИЕ
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
28.17.19 - Математическое моделирование; 81.09.03 - Свойства и структура материалов
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Информатика – архитектура и аппаратное обеспечение
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'WXZLM2MDDQ7C2DO9L92DEDKB'}]}
|
