Нейросеть поможет открыть новые материалы для процессоров
Новый подход к моделированию двумерных материалов разработал коллектив ученых из Высшей школы экономики, Национального университета Сингапура, Университета Иннополис и лауреат Нобелевской премии по физике Константин Новоселов. На их основе можно получить транзисторы с нулевым сопротивлением, с которыми вычислительные устройства будут работать в 10 раз быстрее, чем лучшие современные компьютеры.
По словам руководителя лаборатории искусственного интеллекта Университета Иннополис Руслана Лукина, в новых материалах в двумерной плоскости заряд двигается гораздо проще и быстрее, чем в объеме. Следовательно, 2D-материалы обеспечивают более высокую скорость работы транзисторов.
С помощью новой модели обучения нейросети исследователи получили возможность прогнозировать свойства новых двумерных структур в четыре раза точнее, чем другие научные группы. Еще одно преимущество новой модели — снижение нужного объема вычислительных устройств в несколько раз. Это не просто ускоряет расчеты, но и делает их возможными в отсутствие суперкомпьютера. Чтобы достичь такого результата, ученые предложили нейросети рассматривать кристаллическую структуру как точечное облако дефектов вместо атомов, из которых состоит базовый материал.
Эксперты уверены, что 2D-материалы обязательно будут использоваться при промышленном производстве транзисторов, это скорее экономический вопрос, чем технологический. Однако внедрение двумерных структур в производство может занять около 5–10 лет.
Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»:
Вау-дефект: нейросеть поможет открыть новые материалы для процессоров
