Сегодня в нашей постоянной рубрике «Приоритет 2030» — доцент кафедры строительных конструкций кандидат технических наук Дмитрий Низин. Он исследует полимеры, а также нейронные сети — новое направление в науке.

Работа сейчас!

- Последние несколько лет я исследую, как окружающая среда влияет на полимерные материалы, или, проще говоря, пластмассы, и ищу альтернативные способы прогнозировать изменение их свойств. Традиционные способы либо неточны, либо ограничены в применении, либо очень длительны в реализации. Мы же применяем для этого модели машинного обучения, что позволяет использовать для прогнозирования количественные значения факторов окружающей среды: температуру, влажность, количество осадков, ультрафиолет, скорость и направление ветра и т. д.

Научные задачи!

- В начале 2024 г. мы завершили «полевую» часть эксперимента. В его рамках мы каждый день фиксировали изменение свойств эпоксидных полимеров (химических соединений, которые после добавления отвердителя превращаются в прочный полимер) под действием окружающей среды. Таким образом, нам удалось собрать порядка 100 тысяч значений различных показателей образцов эпоксидных полимеров, которые уже используются для обучения моделей машинного обучения, предсказывающих их поведение под действием окружающей среды. И это одно из главных направлений моей работы — с помощью нейросетей научиться достоверно предсказывать изменение свойств строительных материалов.

Вектор развития!

- Из наиболее интересного — мы разрабатываем методики оценки изменения прочности полимерных материалов по изменению их характеристик (цвета, блеска и т. д.). Как правило, определение прочности полимерных материалов занимает от нескольких дней до недели и больших сроков. Мы разрабатываем альтернативные методики, которые позволят максимально сократить время оценки без потери достоверности получаемых результатов.

В 2024 г. совместно с коллегами из Института физико-технических проблем Севера им. В. П. Ларионова (г. Якутск) мы начали исследование полимерных материалов в экстремально холодном климате. Это также актуально, поскольку условия с очень высокой или очень низкой температурой воздуха по характеру воздействия на материалы существенно отличаются от наиболее распространённого умеренного климата. А с учётом того, что почти 20% территории России расположено за Северным полярным кругом, изучение экстремально холодного климата позволит получить новые прорывные решения для дальнейшего освоения данных регионов.

В декабре 2023 г. совместно со стартап-студией была зарегистрирована компания «Нейро-ЛКМ», в рамках которой мы вместе с коллегой будем собирать данные и обучать нейросеть предсказывать срок службы и атмосферостойкость лакокрасочных покрытий. Разрабатывать подобные продукты, особенно в области материаловедения, целесообразно, поскольку они позволяют резко сократить инвестиции и длительность процессов разработки и вывода на рынок новых материалов. Проведение реальных испытаний можно будет сократить до минимума, например только для составов, показавших наилучшие результаты в рамках моделирования их свойств с помощью нейросети.