• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Новый способ описания графена упростит анализ наноматериалов

Новый способ описания графена упростит анализ наноматериалов

© iStock

Международная команда с участием НИУ ВШЭ предложила новый математический способ анализа структуры графена. Ученые показали, что характеристики решетки графена можно связать с моделью трехшагового случайного блуждания частицы. Такой подход позволяет описывать графеновую решетку быстрее и без громоздких вычислений. Исследование опубликовано в журнале Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical.

Графен — один из самых молодых и при этом обсуждаемых материалов XXI века. Он состоит из одного слоя атомов углерода в виде сетки шестиугольников, напоминающей пчелиные соты. Графен прочен, хорошо проводит электричество, почти прозрачен и при этом остается гибким. На его основе уже создают тонкие проводящие пленки, сенсоры, миниатюрные транзисторы. Похожие структуры встречаются и у других форм углерода, например у фуллеренов — замкнутых сферических молекул из пяти- и шестиугольников, которые используют для доставки лекарств и создания фотоэлементов. У таких материалов существует множество вариантов строения, от которых напрямую зависят их свойства, например устойчивость молекулы. И экспериментально проверять каждый дорого и трудно, поэтому ученые ищут простые способы предсказывать их характеристики.

Международная группа ученых из Германии, России, Франции и Японии, в которую вошли исследователи НИУ ВШЭ, предложила такой способ. Ученые свели описания ключевых чисел, которые отвечают за «поведение» решетки, к модели трехшагового случайного блуждания. 

В этой модели воображаемая частица находится на плоскости в начале координат и делает три шага одинаковой длины в случайных направлениях. Нужный параметр решетки определяется ее положением по оси x после последнего шага. Математически это выражается через сумму косинусов трех случайных чисел, соответствующих направлениям шагов. Поэтому для расчетов достаточно многократно выбирать случайное число, подставлять его в формулы и складывать результаты. Если повторить процедуру много раз, полученные значения будут отражать ключевые свойства решетки. Такой способ позволяет описывать материал без громоздких вычислений и делает анализ проще.

Рис. 1. Гексагональная решетка графена (черные линии — ребра, синие и красные точки — вершины) и связанная с ней более простая треугольная решетка (зеленые линии — ребра, красные точки — вершины).
©  Artur Bille et al 2025 J. Phys. A: Math. Theor. 58 025212.

Такое упрощение расчетов оказалось полезным не только для графена. Авторы предполагают, что их подход возможно применить и к другим углеродным структурам, например к фуллеренам.

Виктор Бухштабер

«Мы выдвинули гипотезу, что по мере увеличения размера молекулы случайные фуллерены локально все больше похожи по структуре на бесконечную решетку графена. Если это удастся строго доказать, то спектральные свойства фуллеренов можно будет выводить через свойства графена, что значительно упростит их анализ», — объясняет Виктор Бухштабер, сотрудник Международной лаборатории алгебраической топологии и ее приложений факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

Вам также может быть интересно:

ВШЭ ищет новые идеи для ИИ-агентов: стартовал конкурс инициатив

Высшая школа экономики приглашает исследователей и преподавателей представить концепции новых цифровых продуктов на базе искусственного интеллекта. Лучшие проекты получат экспертную и технологическую поддержку. Заявки принимаются до 19 декабря.

В Вышке создан Институт робототехнических систем

Решение об этом принял Ученый совет НИУ ВШЭ. У нового института будет мощная фундаментальная база, он будет сотрудничать с другими профильными подразделениями, вовлекать студентов и аспирантов в исследования и разработки. К каким практическим результатам приведет работа института и как планируется организовать взаимодействие с его индустриальным партнером, «Вышке.Главное» рассказал первый проректор НИУ ВШЭ, директор Института статистических исследований и экономики знаний Леонид Гохберг.

Ученые обнаружили один из самых долгих случаев ковида

Международная группа исследователей при участии ученых из НИУ ВШЭ изучила необычный образец вируса SARS-CoV-2 у ВИЧ-положительной пациентки. Генетический анализ позволил выявить множественные мутации и установить, что вирус эволюционировал в организме на протяжении 2 лет. Это подтверждает теорию о том, что вирус способен годами оставаться в организме отдельных людей, постепенно накапливать мутации и затем выплескиваться в популяцию. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Cellular and Infection Microbiology.

Восьмой международный онлайн-семинар U4U объединил экспертов из 14 стран

Онлайн-кампус НИУ ВШЭ провел двухдневный международный семинар U4U (Universities for Universities), который традиционно служит площадкой для обмена опытом между университетами в области онлайн-обучения. В этом году событие вышло на глобальный уровень и расширило географию. К обсуждению ключевых вызовов и стратегий развития онлайн-образования присоединились международные эксперты и представители университетов со всего мира. Встреча состоялась в онлайн-формате в середине ноября.

Технологический прорыв: исследования Института ИИ и цифровых наук отмечены на AI Journey 2025

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭ в рамках Международной конференции AI Journey 2025 представили передовые ИИ-исследования с высоким уровнем научной новизны и практической применимости. Научное решение заведующего Научно-учебной лабораторией матричных и тензорных методов в машинном обучении Максима Рахубы получило премию «Лидеры ИИ — 2025». Заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов Айбек Аланов — среди финалистов премии.

НИУ ВШЭ стал лидером рейтинга вузов — участников программы «Приоритет-2030»

Министерство науки и высшего образования РФ опубликовало обновленный список участников программы «Приоритет-2030». Всего поддержку в этом году получат 106 университетов. Высшая школа экономики вошла в первую группу и возглавила рейтинг вузов.

«У нас возникают эффекты перелива идей от фундаментальных проектов к прикладным и — обратные»

Созданная 11 лет назад Международная лаборатория экономики нематериальных активов (МЛЭНА) дала старт созданию институционализированных научных подразделений в пермском кампусе Вышки. Компетенции сотрудников лаборатории по обработке и анализу данных позволили им сочетать фундаментальные исследования и прикладные проекты, в том числе по разработке моделей рисков и кибербезопасности для Сбера. О деятельности МЛЭНА «Вышке.Главное» рассказали заведующий лабораторией профессор Петр Паршаков и старший научный сотрудник профессор Мария Молодчик.

«Сегодня мы живем в эпохе “рутинной новизны”»

В НИУ ВШЭ продолжается реализация стратегического технологического проекта (СТП) «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». Новостная служба «Вышка.Главное» рассказывает о том, как в систему прогнозирования вписываются культура и общественные ценности и как на них влияет искусственный интеллект.

Преподаватели Вышки награждены премией Yandex ML Prize 2025

Премия Yandex ML Prize вручается преподавателям и руководителям образовательных программ, благодаря которым в России развивается область искусственного интеллекта. В этом году лауреатами, отобранными из 300 соискателей, стали 10 человек, и среди них трое сотрудников факультета компьютерных наук (ФКН) Вышки. Также была вручена специальная награда «Зал славы» — за вклад в становление машинного обучения как образовательного направления. Одним из ее обладателей стал Дмитрий Ветров, профессор-исследователь ФКН ВШЭ.

Ученые ВШЭ показали, как с помощью МЭГ точнее картировать речь в мозге

Ученые из Центра языка и мозга ВШЭ показали, как точнее определять границы речевых зон в мозге. Для этого они использовали магнитоэнцефалографию (МЭГ) вместе с заданием на завершение предложений, которое активирует речевые области и показывает их работу в реальном времени. Такой подход поможет врачам лучше планировать операции и повысит точность диагностики в тех случаях, когда фМРТ не является оптимальным методом. Исследование опубликовано в журнале European Journal of Neuroscience.