Цифровой маркетплейс Цифровой маркетплейс
Продукты
Каталог
  • Все продукты31 622
  • Категории15
  • Аналоги западного ПО4 785
  • Сравнение
Срезы
  • Топ по категориям
  • Реестр ПО21 590
  • По регионам РФ89
Направления
  • Все категории15
  • ИТ-инфраструктура18 960
  • Управление предприятием12 708
  • Данные и аналитика6 866
  • Офис и коммуникации5 898
  • Публичные сервисы3 066
  • Документооборот и контент2 776
  • Информационная безопасность2 476
  • Продажи и маркетинг2 214
  • Отраслевое ПО2 188
  • Управление персоналом1 419
  • Разработка ПО1 202
  • Инженерное и производственное ПО1 021
  • Проекты и задачи905
  • Торговля и e-commerce630
  • Речевые и языковые технологии342
Кейсы
Проекты
  • Все проекты внедрения2 086
  • B2B и B2G ПО73
  • Кейсы с госсектором455
  • Кибербезопасность
По эффекту
  • ROI > 200%133
  • Эффект >5 млн ₽98
  • Миграция с зарубежного69
Компании
Участники рынка
  • Вендоры23 443
  • Заказчики21 316
  • Отрасли28
  • Регионы89
Рейтинги
  • Лидеры импортозамещения
  • Резиденты Сколково2 593
Медиа
Новости
  • Новости рынка927
  • Новости компаний
  • Регулирование
Аналитика
  • Аналитика рынка
  • Призма
  • Глоссарий3 116
Войти Регистрация
  • Все продукты
  • Категории
  • Аналоги западного ПО
  • Реестр ПО
  • Сравнение
  • Все проекты внедрения
  • B2B и B2G ПО
  • Кейсы с госсектором
  • Вендоры
  • Заказчики
  • Регионы
  • Отрасли
  • Лидеры импортозамещения
  • Новости рынка
  • Новости компаний
  • Аналитика
  • Глоссарий
Войти Регистрация
Главная/ Проекты цифровой трансформации/ Искусственный интеллект/ Сколтех: машинное обучение для расчёта механических свойств...
Кейс Проект #3727 Промышленность и производство Наука и НИИ · опубликовано 2 сентября 2026

Сколтех: машинное обучение для расчёта механических свойств металлокерамики

Описание проекта

Учёные Сколтеха предложили подход к моделированию механических свойств гетерогенных материалов, сочетающий машинное обучение с активным обучением на локальных химических конфигурациях. Методология основана на момент-тензорных потенциалах, обучаемых на данных расчётов методом функционала электронной плотности (DFT). В процессе моделирования система автоматически идентифицирует локальные атомные окружения, для которых предсказания энергии становятся ненадёжными (экстраполяционными), извлекает их из крупной расчётной ячейки и направляет на дополнительный DFT-расчёт; эти фрагменты добавляются в обучающую выборку, и потенциал переобучается, последовательно расширяя область применимости. Подход применён к композитам WC-Co — твёрдым сплавам на основе карбида вольфрама (победит), широко используемым в промышленности. Метод применим к керамикам, металлокерамике и наноструктурированным композитам.

Вендор и технология: Собственная разработка: момент-тензорные потенциалы (MTP) с активным обучением на локальных химических конфигурациях, дообучение по DFT-расчётам.

Задача

Прямое моделирование гетерогенных систем методами DFT невозможно из-за ограничений по числу атомов: расчёты применимы лишь к системам из нескольких сотен атомов. Реальные поликристаллические материалы содержат десятки тысяч атомов. Создание новых материалов с заданными свойствами требует дорогостоящих экспериментов.

Цели внедрения

  • Проводить расчёты систем в десятки тысяч атомов с точностью, сопоставимой с DFT

  • обойтись без привлечения крупных вычислительных мощностей

  • моделировать поликристаллические и композитные системы с дефектами и межзёренными границами

  • дать инженерам инструмент предсказательного расчёта свойств материалов

  • сократить потребность в дорогостоящих экспериментах

Результаты

  • Результаты

  • Расчёты крупных систем, содержащих десятки тысяч атомов, с точностью, сопоставимой с прямыми квантово-механическими расчётами (DFT), без крупных вычислительных мощностей

  • метод позволяет моделировать дефекты и межзёренные границы, недоступные для прямых DFT-расчётов

  • исследование опубликовано в журнале Computational Materials Science Нагрузка и масштаб

  • Системы в десятки тысяч атомов; композиты WC-Co, керамики, металлокерамика, наноструктурированные композиты Сроки

  • Публикация 24 августа 2026 г

← Все кейсы
ЗАКАЗЧИК
Центр технологий материалов «Сколтеха» (входит в группу ВЭБ.РФ)
ПРОДУКТ МЕСЯЦА
Directum СЭД+
СЕН 2026

Directum СЭД+ сочетает в себе лучшие практики цифровизации документооборота крупных компаний и соответствует…

Открыть продукт →
КЕЙС КВАРТАЛА
Регистрация посещения объекта общественного питания для подписки на уведомления о возможном контакте с заболевшим новой коронавирусной инфекцией
Департамент цифрового развития Владимирской области · Q3 2026

Внедрение электронного сервиса «Регистрация посещения объекта общественного питания с целью подписки на…

Открыть кейс →
ТОП МАТЕРИАЛ
Госрегулирование и КИИ
Аналитика · Q3 2026

Обзор сферы госрегулирования и критической информационной инфраструктуры по материалам деловой программы…

Открыть отчёт →
Цифровой маркетплейс

«Цифровой маркетплейс» - проект АНО «Цифровые платформы»: российский B2B-маркетплейс корпоративного ПО, который помогает компаниям выбирать технологии на основе данных и расширять клиентскую базу поставщиков в России, ЕАЭС и БРИКС. ~20 тыс. вендоров, ~30 тыс. продуктов, сотни заказчиков - открыты и регулярно обновляются.

marketplace@diplatforms.ru

Каталог

  • Управление предприятием
  • Продажи и маркетинг
  • Торговля и e-commerce
  • Управление персоналом
  • Проекты и задачи
  • Данные и аналитика
  • Документооборот и контент
  • Офис и коммуникации
  • ИБ и безопасность
  • Аналоги западного ПО
  • Все категории →

Участники и регионы

  • Вендоры и разработчики
  • Заказчики
  • Кейсы внедрения
  • Регионы · 89
  • - Москва
  • - Санкт-Петербург
  • Резиденты Сколково
  • Реестр ПО
  • Рынки и индустрии
  • Стать вендором

Знания

  • Новости рынка
  • - Регулирование
  • - Рынок
  • - Продукты
  • - Внедрения
  • - Безопасность
  • - События
  • Новости компаний
  • Аналитика рынка
  • Сравнения и бенчмарки
  • Призма

Платформа

  • О проекте
  • Инструкции
  • Регистрация
  • Тарифы
  • Статистика платформы
  • Контакты
  • Яндекс.Метрика
© 2026 АНО «Цифровые платформы» · ИНН 6168990775 · marketplace@diplatforms.ru
Правовые документы Настройки cookie 18+

Мы используем cookie для работы сайта и статистики посещений. Запись действий на странице включается только с вашего согласия. Подробнее.