천문학자가 블랙홀의 첫 번째 사진 전달

mss(magic square system)master:jk0620
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
http://jk0620.tripod.com



나훈아 - 첫눈

 

 

.천문학자가 블랙홀의 첫 번째 사진 전달

제공 : NSF,2019 년 4 월 10 일

천문학 자들은 수요일, 우주를 통해 흩어져 있고 뚫을 수없는 중력의 방패에 의해 가려진 별을 먹는 괴물 중 하나 인 블랙홀의 첫 사진을 공개했다. 하얀 뜨거운 플라즈마의 화염 - 오렌지 후광으로 둘러싸인 짙은 색 심상의 이미지는 지난 30 년 동안의 예술가 렌더링의 어떤 숫자처럼 보입니다. 그러나 이번에는 실제 거래입니다. 막스 플랑크 (Max Planck) 라디오 천문학 연구소의 마이클 크레이머 (Michael Kramer) 소장은 "과학의 역사는 이미지 이전의 시간과 이미지 이후의 시간으로 나눌 것이다. Carlos Moedas, 유럽 과학 연구위원회 (European Commission for Research, Science and Innovation)는이 기량을 "인류에게 커다란 돌파구"라고 불렀다. 멀리 떨어진 전파 망원경에 의해 초고속 블랙 홀은 불멸의 상태가되었으며, M87이라는 은하계의 중심에서 5 천만 광년 떨어져 있습니다. 프랑스 국립 과학 연구 센터 (CNRS)의 천문학자인 프레드릭 게스 (Frederic Gueth)와 연구 결과를 공동 연구 한 공동 저자는 AFP와의 인터뷰에서 "우리가 간신히 상상할 수있는 거리"라고 말했다. 대부분의 추측은 Event Horizon Telescope가 목표로 삼은 다른 후보 인 Sagittarius A * (우리 은하계의 중심 인 더 작지만 더 작은 블랙홀 은하수)에 집중되어있었습니다.

https://youtu.be/lnJi0Jy692w

이 거리에서 M87의 거대 블랙홀의 이미지를 잠그는 것은 달의 조약돌을 촬영하는 것과 비슷하다. 그것은 또한 팀 노력이었습니다. 그르노블에있는 밀리미터 라디오 천문학 연구소 (IRAM)의 천문학 자 마이클 브레머 (Michael Bremer)는 자체 체중으로 무너질 거대한 망원경을 만드는 대신 많은 관측소를 결합했다고 AFP 통신에 전했다. 지구의 골무 2017 년 4 월에 며칠 동안 하와이, 애리조나, 스페인, 멕시코, 칠레, 남극의 8 개의 전파 망원경이 새그 A *와 M87을 제로로 만들었습니다. 함께 뜨개질을 한 그들은 대략 12,000 킬로미터의 가상 관측소를 만들었습니다.

https://3c1703fe8d.site.internapcdn.net/newman/gfx/video/2019/1-astronomersc.mp4

국제 협력을 통해 구축 된 8 개의 지상 기반 무선 망원경의 행성 규모 배열 인 Event Horizon Telescope (EHT)는 블랙홀의 이미지를 캡처하도록 설계되었습니다. 오늘날 전 세계의 기자 회견에서 EHT 연구원은 초대형 블랙홀과 그 그림자에 대한 최초의 직접적인 시각적 증거를 발표하면서 성공했다고 밝히고 있습니다. 더 많은 멀티미디어를 보려면 NSF.gov/blackhole을 방문하십시오. 모든 이미지. 제공 : NSF "

데이터는 불완전한 퍼즐 세트와 같습니다."라고 Radboud 대학의 천문학자인 Monika Moscibrodzka는 말했습니다. "우리는 진정한 진정한 이미지 조각 만 본다. 그런 다음 빠진 조각들의 틈을 메워야한다." 결국, M87은 더 포토 제닉했습니다. 안개가 자욱한 아이처럼, Sag A *는 너무 선명하게 사진을 찍기에는 너무 적극적이었다고 과학자들은 말했다. "이미지에서 볼 수있는 것은 블랙 홀의 림의 그림자 - 이벤트 지평선 또는 빛나는 부착 원반에 대한 반송 세트가없는 지점"이라고 AFP 통신에 전했다. 과학과 과학 소설에서 상상할 수 없었던 전례없는 이미지는 60 여개 기관의 200 명의 전문가가 공동 작문 한 6 개의 연구에서 분석되었으며 수요일 Astrophysical Journal Letters 에 발표되었습니다 . CNRS의 천체 물리학자인 진 피에르 루미 네트 (Jean-Pierre Luminet)는 1979 년 블랙 홀의 최초 디지털 시뮬레이션에 대한 저자로 "나는 평생 동안 진정한 것을 볼 수있을 것이라고 생각하지 못했습니다. 미국의 물리학 자 John Archibald Wheeler가 60 년대 중반에 만들어 낸 "블랙홀 (black hole)"이라는 용어는 물질이 너무 압축되어 빛이 빠져 나올 수없는 중력장을 만들 수있는 공간의 한 점을 가리 킵니다.

https://3c1703fe8d.site.internapcdn.net/newman/gfx/video/2019/1-astronomersc.mp4

국제 협력을 통해 구축 된 8 개의 지상 기반 무선 망원경의 행성 규모 배열 인 Event Horizon Telescope (EHT)는 블랙홀의 이미지를 캡처하도록 설계되었습니다. 더 많은 멀티미디어 정보를 원하시면 NSF.gov/blackhole을 방문하십시오. 제공 : NSF

질량이 클수록 구멍이 커집니다. 같은 압축 스케일에서, 지구는 골무 안에 들어갈 것입니다. 성공적인 결과는 부분적으로 2017 년 4 월 관측 기간 동안 날씨의 변화에 ​​달려있었습니다. "모든 것이 작동하려면 전 세계 (망원경)의 모든 위치에서 명확한 가시성을 확보 할 필요가있었습니다."라고 IRAM 과학자 인 파블로 토른 (Pablo Torne)은 집단 긴장, 피로, 그리고 결국 구제를 상기했습니다. '크리스마스 선물의 지옥' Torne는 스페인의 Sierra Madre 산에있는 Pico Veleta 망원경의 제어 장치에있었습니다. 그 후 매사추세츠의 MIT Haystack Observatory와 Bonn의 Max Planck 연구소의 과학자들이 데이터를 크 런치하는 동안 8 개월 동안 손톱을 물게되었습니다.

세계 전역의 8 개의 전파 망원경으로 이루어진 네트워크 인 이벤트 호라이즌 망원경 (Event Horizon Telescope) - 지구에서 약 5 천만 광년 떨어진 블랙홀의 첫 이미지를 생성하는 데이터 수집

우주는 전자 기적 "소음"으로 가득 차 있으며 M87의 희미한 신호가 데이터 산에서 추출 될 수 있다는 보장이 없었기 때문에 방대한 양의 데이터가 인터넷을 통해 전달 될 수 없었습니다. 최소한 하나의 결함이있었습니다. "남반구 ​​겨울 날씨가 극심한 기상 조건으로 인해 6 개월이 지나지 않은 남극 망원경의 데이터를 필사적으로 기다리고있었습니다."맥스 플랑크 연구소 (Max Planck Institute)의 헬 게르 로트 만 (Helger Rottmann)은 회상했다. 2017 년 12 월 23 일에 도착했습니다. "몇 시간 후 우리는 모든 것이 거기에 있다는 것을 알았습니다. 그것은 크리스마스 선물 중 하나였습니다"라고 Rottmann은 말했습니다. 그러나 데이터를한데 모아 이미지로 만들려면 1 년이 걸릴 것입니다.

미국의 물리학 자 John Archibald Wheeler가 60 년대 중반에 만들었던 "블랙홀"이라는 용어는 물질이 너무 압축되어 중력장을 만들어 빛이 도망 칠 수없는 지점을 의미합니다 "

확실하게하기 위해 우리는 4 개의 다른 팀으로 4 번이나 작업을했습니다."라고 Gueth는 말했습니다. 브뤼셀에서 열린 기자 회견에서 연구 결과를 발표 한 팀 과학자들은 눈에 띄게 움직였다. EHT 과학위원회 의장 인 헤이 노 팔케 (Heino Falcke)는 "이전에는 한번도 보지 못했던 지역을보고 있으며, 실제로 거기에있을 것으로 상상할 수 없다. "지옥의 문을 바라 보는듯한 느낌, 공간과 시간의 끝에서, 사건의 지평선, 돌아 오지 않는 지점."

추가 탐색 블랙홀 : 어둠의 심장을 묘사 추가 정보 : 논문 :

제 1 종이 : 초자연적 인 블랙홀의 그림자https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0ec7/meta

제 2 신문 : 배열 및 계측 종이

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0c96/meta

III : 데이터 처리 및 교정 종이

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0c57/meta

IV : 중앙 초소형 블랙홀 이미징 종이

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0e85/meta

V : 비대칭 고리의 물리적 기원 종이

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0f43/meta

VI : 중앙 블랙홀의 그림자와 질량

https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab1141/meta

 

https://phys.org/news/2019-04-astronomers-unveil-photo-black-hole.html

 

 

.얼지 않는 물

피터 뤼그 (Peter Rüegg), 취리히 (Eur Zurich) 새로운 지질 중간상의 3 차원 모델 :이 입체 모티브는 물질에서 규칙적으로 반복됩니다. 크레디트 : Peter Rüegg / ETH Zurich .2019 년 4 월 10 일

물이 얼음으로 변하지 않고 섭씨 영하 263도에 도달 할 수 있습니까? 그렇습니다. 취리히 (Eur Zurich)와 취리히 대학교 (University of Zurich)의 연구원은 나노 미터 수준의 지질 채널에 국한되어 있다고 말하면됩니다. 얼음 조각을 만드는 것은 간단한 과정입니다. 대부분의 가정에서 볼 수있는 것처럼 플라스틱 얼음 받침대를 가져 와서 물로 채우고 냉장고에 넣으십시오. 오래 전에 물은 결정화되어 얼음으로 변합니다. 얼음 결정 의 구조 를 분석한다면 , 물 분자 가 규칙적인 3 차원 격자 구조로 배열되어 있음을 알 수 있습니다. 대조적으로, 물에서는 분자가 조직화되지 않아 물이 흐릅니다 .

유리 물

취리히 (ETH Zurich)와 취리히 대학 (University of Zurich)의 물리학 자와 화학자 그룹은 라파예레 메츠 엥가 (Raffaele Mezzenga)와에 후드 란다 우 (Ehud Landau) 교수가 주도하여 극한의 영하의 온도에서도 비정상적인 특성을 유지하면서 얼음 결정이 형성되는 것을 방지하는 특별한 방법을 찾아 냈습니다. 액체의. 첫 번째 단계에서 연구진은 지질 중온 상으로 알려진 새로운 형태의 "연질"생물학적 물질을 만들기 위해 새로운 종류의 지질 (지방 분자)을 설계하고 합성했다. 이 물질에서 지질은 자발적으로 자기 조립되고 응집되어 막을 형성하며 천연 지방 분자와 비슷한 방식으로 행동합니다. 그런 다음이 멤브레인은 균일 한 배열을 채택하여 직경이 1 나노 미터 미만인 연결된 채널 네트워크를 형성합니다. 온도와 수분 함량, 그리고 설계된 지질 분자 의 새로운 구조 는 지질 중간상이 취하는 구조를 결정합니다.

 

지질은 물을 감싸는 그물 형 분지 막을 형성합니다 (하늘색). 신용 : Livia Salvati Manni / ETH Zurich

물 결정을위한 공간 없음

이 구조물의 특별한 점은 - 얼음 - 큐브 트레이와는 달리 - 좁은 채널에 얼음 결정을 형성 할 수있는 공간이 없기 때문에 극한의 영하의 온도에서도 무질서하게 유지됩니다. 지질도 얼지 않는다 . 연구자들은 액체 헬륨을 사용하여 화학적으로 변형 된 모노 아실 글리세롤로 구성된 지질 메조 상을 섭씨 영하 10 도의 온도 인 섭씨 263 도의 낮은 온도까지 냉각시킬 수 있었고 여전히 얼음 결정이 형성되지 않았다. 이 온도에서 물은 "유리질"이되어 연구자가 시뮬레이션을 통해 입증하고 확인할 수있었습니다. 지질 메조 상 내에 갇혀있을 때 물의 이러한 비정상적인 행동에 대한 연구는 Nature Nanotechnology 지에 최근 게재되었습니다 . "핵심 요소는 물에 대한 지질의 비율입니다."라고 ETH Zurich의 식품 및 연성 재료 연구소의 Raffaele Mezzenga 교수는 설명합니다. 따라서, 중간상의 기하 구조가 변화하는 온도를 결정하는 것은 혼합물 내의 수분 함량 이다. 예를 들어, 혼합물이 12 부피 %의 물을 함유하고 있다면, 메조 페이스의 구조는 입방 미로에서 라멜라 구조로 약 섭씨 영하 15 ℃로 전환 될 것입니다. 박테리아를위한 자연 부동액 "이러한 지질을 개발하는 것이 너무 까다로운 이유는 합성과 정화입니다."라고 취리히 대학 (University of Zurich)의에 후드 란다 우 (Ehud Landau) 교수는 말합니다. 그는 지질 분자는 두 부분으로 구성되어 있기 때문에 이것이라고 설명합니다. 하나는 소수성 (물을 튀기는 것)이고 다른 하나는 친수성 (물을 끌어 당긴다)이다. "이것은 작업하기가 매우 어렵습니다."라고 그는 말합니다. 지질막과 물로 형성된 연질 생체 재료는 소수성 부분과의 접촉을 최소화하고 친수성 부분과의 인터페이스를 최대화하는 복잡한 구조를 가지고 있습니다.

Livia Salvati Manni와 ETH 교수 인 Raffaele Mezzenga는 지질 중파 기의 모델을 사용했습니다. 크레딧 : P. Rüegg / ETH 취리히

연구팀은 특정 박테리아의 막에 지질의 새로운 종류를 모델링했다. 이 박테리아는 자연적으로 내부에 물을 넣을 수있는 특별한 종류의 자기 조립 지질을 생성하여 매우 추운 환경에서도 미생물이 생존 할 수있게합니다. "우리의 지질의 참신성은 분자의 소수성 부분 내의 특정 위치에 고도로 변형 된 3 원 고리를 도입하는 것"이라고 Landau는 말합니다. "이것은 작은 물 채널을 생성하고 지질이 결정화되는 것을 방지하기 위해 필요한 곡률을 가능하게합니다."

연구를위한 부드러운 문제

이 새로운 지질 중간 단계는 주로 다른 연구자를위한 도구로 사용됩니다. 그들은 극저온 전자 현미경을 사용하여 멤브레인 모방 환경에서 큰 생체 분자를 비파괴 적으로 분리, 보존 및 연구 할 수 있습니다. 생물 학자들은 단백질이나 거대 분자 복합체와 같은 거대한 생체 분자의 구조와 기능을 결정하기 위해이 방법으로 전환하고 있습니다. "정상적인 동결 과정에서 얼음 결정이 형성 되면 세포막과 중요한 생체 분자가 파괴되어 파괴되어 지질막과 상호 작용할 때 구조와 기능을 결정할 수 없습니다."라고 Mezzenga는 말합니다. 그러나 비파괴적인 새로운 중간상 (mesophase)은 원래의 상태와 생명체의 다른 주요 빌딩 블록이 존재하는 지질을 유지합니다. "우리의 연구는 단백질이 원래의 형태로 보존되고 매우 낮은 온도에서 지질막과 상호 작용할 수있는 방법을 결정하는 미래 프로젝트를위한 길을 열어주고 있습니다."라고 ETH 교수가 말했습니다. 이 새로운 종류의 연성 물질은 물이 얼지 않도록해야하는 곳에서 잠재적 인 응용 분야에도 사용될 수 있습니다. "그러나 우리의 연구는 이국적인 응용 분야를 겨냥한 것이 아니 었습니다."라고 Mezzenga는 말했습니다. "우리의 주된 관심사는 얼음 간섭이없는 결정체없이 저온에서 분자 구조를 연구 할 수있는 새로운 도구를 연구원에게 제공하는 것이 었습니다. 궁극적으로 두 가지 주요 생명체의 구성 요소, 즉 물 과 지질은 온도 와 기하학적 구속 의 극한 조건에서 상호 작용 합니다. "라고 그는 덧붙입니다.

추가 탐색 단백질의 결정화를위한 새로운 도구 자세한 정보 : Livia Salvati Manni et al. 연질 생체 모방 나노 결합은 얼음 위에서 비정질 물을 촉진시킵니다, Nature Nanotechnology (2019). DOI : 10.1038 / s41565-019-0415-0 저널 정보 : Nature Nanotechnology ETH 취리히 제공

https://phys.org/news/2019-04-water-that-never-freezes.html

 

 

.새로운 알고리즘은 양자 컴퓨팅 문제 해결을 최적화합니다

2019 년 4 월 10 일, 에 의해 토호쿠 대학 D-Wave 2000Q의 특별한 그래프에 우리의 기술에서 퍼즐과 같은 문제를 푸는 것으로 삽입. 신용 : 도호쿠 대학

Tohoku University 연구원은 Scientific Reports 저널에 발표 된 연구에 따르면 캐나다에서 설계 한 양자 컴퓨터가 복잡한 문제에 대한 최상의 솔루션을보다 효율적으로 찾을 수있는 능력을 향상시키는 알고리즘을 개발했습니다 . 양자 컴퓨팅은 아 원자 입자가 동시에 여러 상태에 존재할 수있는 능력을 이용합니다. 적은 시간에 더 많은 정보를 처리 할 수있어 현대적인 컴퓨팅 환경을 한 차원 높일 것으로 기대됩니다. 세계 최초의 상용 양자 컴퓨터를 판매한다고 주장하는 캐나다 회사에 의해 개발 된 D-Wave 양자 어 닐러는 양자 물리학의 개념을 사용하여 '조합 최적화 문제 '를 해결 합니다 . 이런 종류의 문제에 대한 전형적인 예는 "도시 목록과 각 도시 쌍 사이의 거리를 감안할 때 각 도시 를 방문 하여 원래 도시로 돌아 오는 가능한 최단 경로는 무엇 입니까?"라는 질문을 던집니다. 기업과 산업은 최소한의 자원을 사용하여 여러 가지 가능한 솔루션 중에서 최적의 솔루션을 찾고자하는 비슷한 복잡한 문제에 직면합니다. Ph.D 후보자 인 Shuntaro Okada와 일본 Tohoku 대학의 정보 과학자 Masayuki Ohzeki는 전세계 자동차 부품 제조업체 인 Denso Corporation 및 다른 동료와 협력 최적화 문제를 해결하는 D-Wave 양자 어닐 러의 능력을 향상시키는 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 원래 큰 문제를 하위 문제 그룹으로 분할하여 작동합니다. 그런 다음 D-Wave 어닐러는 각 하위 문제를 반복적으로 최적화하여 원래의 큰 문제를 최종적으로 해결합니다. Tohoku University 알고리즘은 더 큰 하위 문제의 사용을 허용함으로써 동일한 개념을 사용하는 다른 알고리즘을 개선하여 궁극적으로 더 최적의 솔루션에보다 효율적으로 도달하게합니다. "제안 된 알고리즘은 더 많은 큐 비트를 포함하는 D-Wave 양자 어닐 러의 향후 버전에도 적용될 수 있습니다"라고 Ohzeki는 말합니다. Qubits 또는 양자 비트는 양자 컴퓨팅 에서 기본 단위를 형성합니다 . D-Wave 양자 어닐 러에 탑재 된 큐 비트의 수가 증가함에 따라 더욱 우수한 솔루션을 얻을 수있게 될 것입니다. 팀은 다음 으로 다양한 최적화 문제 에 대한 알고리즘 의 유용성을 평가하는 것을 목표로 합니다. 추가 탐색 Simon의 알고리즘은 처음으로 양자 컴퓨터에서 실행되며 표준 컴퓨터보다 빠릅니다.

자세한 내용 : Shuntaro Okada 외. D-Wave 양자 어닐 러 ( Scientific Reports) (2019)에 큰 하위 문제를 포함시킴으로써 솔루션 개선 . DOI : 10.1038 / s41598-018-38388-4 저널 정보 : 과학적 보고서

https://phys.org/news/2019-04-algorithm-optimizes-quantum-problem-solving.html

 

 

.'딥 레슨 (deep learning)'은 새로운 2-D 재료를위한 넓은 그물을 던집니다

2019 년 4 월 10 일 , 에 의해 라이스 대학 (Rice University) Rice University 연구자들은 2 차원 재료를 시뮬레이션하여 깊은 특성을 이해하는 데 필요한 깊은 학습 기술의 이점을 연구 할 수 있도록 방사선으로 손상된 육각형 질화 붕소의 미세 구조 모델을 사용했습니다. 크레딧 : Prabhas Hundi / Rice University 과학자들은 빠른 속도로 새로운 2 차원 자료를 발견하고 있지만, 자료가 무엇을 할 수 있는지 항상 즉시 알 수는 없습니다. 라이스 대학의 브라운 스쿨 (Brown School of Engineering) 연구원은 재료 의 속성 을 매핑 할 수있는 힘을 가진 "심층 학습"요원에게 구조의 기본 세부 사항을 제공함으로써 빨리 찾을 수 있다고 말한다 . 더 나아가 요원들은 신속하게 2D 물질의 "상향식 (bottom-up)"설계를 용이하게하기 위해 과학자가 생각하는 재료를 모델링 할 수 있습니다. 토목 및 환경 공학 조교수 인 Rouzbeh Shahsavari와 Rice 대학원생 인 Prabhas Hundi는 2-D 재료의 시뮬레이트 된 구조에서 최소의 데이터를 취하여 물리적으로 "합리적으로 정확한"예측을하는 신경망 및 다중 퍼셉트론의 기능을 탐구했다 방사능과 고온으로 손상된 후에도 강도와 같은 특성을 나타냅니다. Shahsavari는 훈련을 받으면 구조 데이터의 10 %만으로 새로운 2-D 재료를 분석 할 수 있습니다. 그는 약 95 %의 정확도로 재료의 강점을 분석 할 것이라고 그는 말했다. "이것은 물질 학습 및 특성화 접근에서 잠재적 인 게임 체인저 인 이동 학습 (하나의 물질에 대해 훈련 된 심층 학습 알고리즘이 다른 물질에 적용될 수 있음)을 제안한다"고 연구자는 제안했다. 그라 핀 및 육각형 질화 붕소에 대한 광범위한 테스트 결과는 Small 저널에 나와 있습니다. 2004 년에 그라 핀이 발견 된 이래로 원자 두께 재료는 복합 재료 및 전자 제품의 강도와 전자 특성 범위로 선전되었습니다. 그들의 원자 배열은 그 특성에 중요한 영향을 미치기 때문에 연구자는 종종 분자 동역학 시뮬레이션을 사용하여 새로운 2-D 재료의 구조를 분석하기도합니다.

Rice 대학의 대학원생 인 Prabhas Hundi와 Rouzbeh Shahsavari (토목 및 환경 공학 조교수)는 새로운 2 차원 재료의 시뮬레이션 속도를 높이기 위해 깊은 학습 기술을 사용하여 특성을 이해하고 어떻게 고온의 영향을 받는지 알아 봅니다. 및 방사선. 크레디트 : Jeff Fitlow / Rice University

Shahsavari는 2-D 재료와 그 특성에 대한 전통적 시뮬레이션에 비해 깊은 학습을 통해 심도있는 학습이 가능하며 이제 수 시간 내에 수퍼 컴퓨터 시간이 소요되는 계산이 가능 해졌다. "우리는 그라 핀 또는 붕소 질화물 분자 동역학 시뮬레이션의 데이터 중 일부만을 사용하여 구조 - 특성 맵을 작성할 수 있기 때문에 재료의 완전한 동작을 얻는 데 필요한 계산 시간이 줄어든다"고 그는 말했다. Shahsavari는 고온 및 방사선이 풍부한 환경에서 우주선 및 원자력 발전소의 재료에 대한 중요한 특성 하에서 높은 열화에 대한 내성을 위해 그라 핀 및 육각형 질화 붕소 를 연구하기로 결정했다고 밝혔다 . Shahsavari 그룹은 2 차원 재료에 대한 다른 종이에 대해 이미 11,000 가지 이상의 방사 캐스케이드 (Cascade) 손상 분자 역학 시뮬레이션 을 수행 했으므로 훨씬 빠른 방법으로 결과를 재현 할 수 있는지 알아볼 동기가있었습니다. 그들은 육각형 질화 붕소에 대해 80 가지의 방사선 및 온도 조합과 그라 핀에 대한 48 가지 조합에 대한 수천 가지 "심화 학습"시뮬레이션을 실행하여 시뮬레이션 된 방사선의 31 가지 무작위 선량과 각 조합을 공격했습니다. 일부 연구자는 결함을 예측하고 물질의 특성에 미치는 영향을 최대 97 %까지 정확하게 달성하여 분자 동역학 연구에서 데이터의 최대 45 %까지 깊은 학습 에이전트를 교육했습니다. 훈련 된 에이전트를 다른 자료에 적용하면 시뮬레이션 된 데이터의 약 10 % 만 필요하므로 정확한 정확성을 유지하면서 프로세스 속도를 대폭 향상시킬 수 있습니다. "모든 결함과 함께 극한 조건에 노출 된 후 재료의 해당 잔류 강도를 파악하려고했습니다." "예상대로 평균 기온이나 방사능이 너무 높으면 잔류 강도가 상당히 낮아졌지만 그 추세가 항상 명확하지는 않습니다." 어떤 경우에는 더 높은 방사능과 더 높은 온도를 결합하여 재료를 더 적게 만들었고 연구원들이 물리적 인 제품을 만들기 전에 그것을 알 수있게 도움을 줄 것이라고 그는 말했다. " 구조 - 특성지도 개발에 대한 우리의 깊은 학습 방법은 2-D 재료의 행동을 이해하고 직관적이지 않은 공통점과 이상을 발견하고 궁극적으로 맞춤형 응용 프로그램에 맞게 설계하는 새로운 프레임 워크를 열 수 있습니다."라고 Shahsavari는 말했습니다. . 추가 탐색 가능한 재료의 수십억을 지능적으로 설계하도록 컴퓨터를 가르칩니다.

자세한 정보 : Prabhas Hundi 외, 육각형의 질화 붕소 및 그라 핀, 소형 (2019)에 대한 구조 - 성질 관계의 발전을 가속화하기위한 깊은 학습 . DOI : 10.1002 / smll.201900656 저널 정보 : Small Rice University 제공

https://phys.org/news/2019-04-deep-wide-net-d-materials.html

 

 

A&B, study(laboratory evolution, mainhotspot project)

B/http://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
A/https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://pr.ibs.re.kr/handle/8788114/5556?mode=full
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0