Платформа объединяет методы вычислительного материаловедения и автоматизирует работу
Квантовая механика
Точное описание электронной структуры и межатомных взаимодействий
Молекулярная динамика
Моделирование поведения материалов и расчет свойств при конечных температурах
Машинное обучение
Машиннообучаемые потенциалы и ML-методы для расчета свойств материалов
Вычислительная инфраструктура
Ресурсы заказчика или предоставляемые нами вычислительные ресурсы для запуска расчетов
Проекты на базе Атомики
Электропроводность расплавов
Цель: оптимизировать состав электролита с целью повышения электропроводности.
Провели численное моделирование поведения системы на атомистическом уровне с применением квантовомеханических расчетов и машинного обучения.
Рассчитали электропроводность в диапазоне температур, соответствующем реальному производству.
Провели автоматизированный скрининг альтернативных составов и выявили кандидатов с потенциалом повышения электропроводностидо 35%.
Исключили человеческий фактор и потенциальные ошибки, связанные с подготовкой и анализом физических проб.
Результаты
Среди предложенных составов найден тот, что обеспечивает 35% прирост электропроводности, что позволяет увеличить плотность тока и повысить производительность без капитальных вложений.
Сокращение стоимости экспериментов: численные расчёты позволили снизить затраты на лабораторные испытания в 10 раз.
Экономия времени: моделирование с помощью Атомика оказалось в 6 раз быстрее, чем натурные испытания.
Наиболее перспективные составы были рекомендованы для дальнейших испытаний в лаборатории.