ВНИМАНИЕ! НОВАЯ ФОРМА СВЕДЕНИЙ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ОПО! см раздел РЕГИСТРАЦИЯ ОПО С 01.03.2026 заявления о предоставлении лицензии (о внесении изменений в ЕРУЛ) направляются в лицензирующий орган  через ЕПГУ (см. раздел Деятельность - Лицензирование). Внимание! С 01.03.2026 вступают в действие новые Правила регистрации опасных производственных объектов! Подробности в разделе Деятельность - Регистрация ОПО Внимание! С 29.10.2025 новая форма заявления об аттестации. Подробности в разделе Деятельность - Подготовка и аттестация работников. Внимание! С 04.02.2026 положительный результат гос.услуги по ЗЭПБ на бумажном носителе не предоставляется (подробности в разделе «Экспертиза промышленной безопасности») Внимание! Основной адрес электронной почты Управления [office@nvol.gosnadzor.gov.ru].

В Твери создадут программное обеспечение для расчета стабильности химических соединений

27.02.2024

Ученые Тверского государственного университета совместно с коллегами из НИТУ МИСИС и МГУ имени М. В. Ломоносова планируют создать программное обеспечение для расчета стабильности интерметаллических соединений, которое заменит зарубежные аналоги. Это поможет ускорить темпы открытия новых перспективных функциональных материалов, сообщил ТАСС ведущий инженер кафедры физики конденсированного состояния ТвГУ Дмитрий Карпенков.

«Так как доступ к суперкомпьютерам и зарубежному ПО сильно ограничен, мы планируем разработать программный продукт, который позволил бы нам предсказывать стабильность соединений без использования больших вычислительных мощностей. В своей работе мы объединяем принципы, которые были до нас хорошо известны, с разработанными нами подходами,» - сказал ученый.

По его словам, одной из главных задач современного материаловедения является поиск новых конструкционных и функциональных материалов - металлов, керамики, полимеров - и их композитов. При этом для предсказания стабильности новых соединений применяются методы цифрового материаловедения, которые включают в себя большой пул зарубежных программ для моделирования и предсказания свойств материалов, а также базу данных, насчитывающую тысячи результатов экспериментов, для использования машинного обучения. «Все это требует колоссальных вычислительных мощностей. В России есть собственные вычислительные кластеры: у Российской академии наук, Московского госуниверситета. Но они все очень активно используются, а новых нет», - пояснил Карпенков.

Ученые планируют реализовать проект в течение трех лет при поддержке гранта Российского научного фонда.

Источник: ТАСС


Возврат к списку