РНФ_Карташов

Цифровая модель экспериментальной физической среды диагностики наноматериалов на основе синхротронного излучения для тренировки агентов глубокого обучения с подкреплением

Руководитель: Карташов Олег Олегович

Целью предлагаемого проекта является создание достоверной цифровой модели экспериментальной физической среды диагностики нанокатализаторов с применением синхротронного излучения. В соответствии с поставленной целью планируется решить ряд теоретических и практических задач, в числе которых:

 1. Формализация методов декомпозиции инструментальных исследований по диагностике наноматериалов на составные части с выделением конечного числа процессов в системе эксперимента. Разработка численных, проекционно-сеточных и иных вычислительных методов и определений для характеризации каждого выделяемого процесса. Определение степени взаимного влияния составляющих системы эксперимента друг на друга и установление между ними устойчивых связей;

 2. Разработка нового подхода к проектированию обучающей среды для агентов искусственного интеллекта, основанного на декомпозиции реального физического эксперимента на ряд взаимосвязанных процессов, в том числе слабоформализованных и не имеющих четких аналитических или иных определений, кроме экспериментальных, и представленных в виде сети полносвязных программных модулей, отдельные блоки которой будут представлены компьютерными моделями, искусственными нейронными сетями, моделями машинного и глубокого обучения, а также классическими алгоритмами, реализующими полную цифровую копию процессов диагностики нанокатализаторов с применением рентгеновской абсорбционной спектроскопии на основе синхротронного излучения;

3. Программная реализация цифровой модели экспериментальной среды исследования катализаторов на основе наночастиц палладия с использованием мультипарадигмального языка программирования Python в качестве основного инструмента разработки. Подготовка подробной руководящей и сопроводительной документации к программному продукту.

Размещение полученных результатов в публичном репозитории GitHub. В качестве маркеров правильных реакций среды и ее отдельных модулей, а также для корректировки внутренней системы эксперимента будут использованы наборы депонированных данных рентгеновской абсорбционной спектроскопии по диагностике нанокатализаторов палладия, полученные в ходе проведения исследования результаты которого опубликованы в работе 2 из пункта 2.9 настоящей заявки (Перечень публикаций руководителя проекта, опубликованных в период с 1 января 2017 года до даты подачи заявки, подтверждающий выполнение условия пункта 9 конкурсной документации).

Актуальность решения обозначенной научной проблемы обусловлена необходимостью снижения временных и ресурсных затрат на достижение целевых значений качественных и количественных показателей нанокатализаторов с дальнейшим обеспечением их эффективного использования в технологическом развитии промышленного сектора экономики страны. Например, получится автоматизировать процесс максимизации получаемого вещества при проведении химической реакции в промышленных масштабах и т.д. Также среди предполагаемых результатов выполнения проекта можно выделить полученный научный опыт от проектирования и разработки сред для тренировки агентов глубокого обучения с подкреплением и развития методов искусственного интеллекта при реализации отдельных модулей системы эксперимента, который может быть экстраполирован на цифровизацию других предметных областей исследований.

Научная новизна предлагаемого проекта заключается в создании компьютерной модели физической среды являющейся адекватной цифровой копией системы реального эксперимента по инструментальной диагностике катализаторов на основе наночастиц палладия, способной выступать в качестве окружения для тренировки агентов глубокого обучения с подкреплением. Кроме того, в процессе реализации проекта планируется решить ряд сопутствующих проблем, обладающих элементами научной новизны, в частности:

1. Представление и декомпозиция экспериментальной системы для выделения описательных структур физических, химических, технических и процедурных основ серий синхротронных исследований нанокатализаторов палладия с позиции комплексного подхода к определению пространства состояний и переходов реальной среды;

2. Разработка и оптимизация вычислительных алгоритмов, развитие численных, проекционно-сеточных методов и методов искусственного интеллекта для практической реализации программных модулей отдельных структур системы эксперимента и установления между ними аналитических зависимостей, позволяющих реконструировать физическую среду в цифровом пространстве;

3. Разработка автоматизированных методов оценки достоверности и совершенствования цифровой модели экспериментальной физической среды на основе дата-центричного подхода.