Логотип МИЭМ НИУ ВШЭ
Новый
Логотип типа проекта Научно-исследовательская работа
Научно-исследовательская работа
2026 / 2027
Логотип проекта Поиск высокоэнтропийных керамических материалов со структурой Ауривиллиуса с помощью машинного обучения: создание материалов с улучшенными характерист
    Комиссия 1

2834 Поиск высокоэнтропийных керамических материалов со структурой Ауривиллиуса с помощью машинного обучения: создание материалов с улучшенными характерист

Заявка создана
08.11.2026
На рассмотрении у ПО
09.11.2026
Отправлен на комиссию
09.11.2026
Одобрен

Паспорт проекта

Аннотация

Данный проект направлен на разработку новых высокоэнтропийных керамических материалов со структурой Ауривиллиуса на основе титаната висмута (Bi₄Ti₃O₁₂), предназначенных для использования в современных диэлектрических накопителях энергии, в частности, в условиях высоких рабочих температур. Применение принципов высокоэнтропийного материаловедения позволяет целенаправленно изменять структурные, электрические и диэлектрические свойства функциональной керамики путем контролируемого введения...

Отрасль

Химия

Теги

ML
Моделирование
аналитика

Цель

Цель данного проекта — разработка подхода, основанного на методах машинного обучения, для поиска и оптимизации высокоэнтропийных керамических материалов со структурой Ауривиллиуса (на базе Bi₄Ti₃O₁₂) с улучшенными диэлектрическими характеристиками накопления энергии и повышенной термической стабильностью. Сочетая методы вычислительного материаловедения, скрининг составов на основе анализа данных и экспериментальную проверку, проект направлен на выявление перспективных многокомпонентных...

Ожидаемые результаты

  • Разработка вычислительной базы данных составов со структурой Ауривиллиуса на основе Bi₄Ti₃O₁₂.
    • Разработка моделей машинного обучения, способных выявлять взаимосвязи между физико-химическими дескрипторами и диэлектрическими свойствами.
      • Определение перспективных высокоэнтропийных составов.
        • Подготовка научных рукописей.

          Форма и способы промежуточного контроля

          Еженедельные/ежемесячные групповые встречи и презентация хода исследования

          Форма представления результатов

          Результаты будут опубликованы в виде научных статей в журналах, индексируемых Scopus и WoS, предпочтительных журналах Q1. Результаты также будут представлены на конференции.

          Ресурсное обеспечение

          Потребуется компьютерная рабочая станция с доступом в интернет, установленными средой Python (Anaconda/Jupyter Notebook) и библиотеками для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, SHAP), а также программами Microsoft Excel и Origin.

          Имеющийся задел

          Некоторые справочные материалы уже собраны.

          Заказчик

          МИЭМ / ДПМ