Симметрия кристаллического микромира с применением алгоритмов машинного обучения
Геологический факультет

Предлагаемый межфакультетский курс «Симметрия кристаллического микромира с применением алгоритмов машинного обучения» представляет собой изложение фундаментальных симметрийных законов, управляющих строением минералов или синтетических кристаллов, применяемых в качестве материалов. В его основе лежит курс «Теории симметрии кристаллов», читаемый на кафедре кристаллографии и кристаллохимии Геологического факультета на протяжении десятилетий, сформированный академиком Н.В. Беловым и его учениками и изложенный в учебнике Ю.К Егорова-Тисменко и Г.П. Литвинской. В курсе будут рассмотрены основные операции и элементы симметрии, конечные как отправные и бесконечные, начиная от самих элементов симметрии микромира через одномерно-бесконечные постройки (бордюры), двумерно-бесконечные (слои) с привлечением графики Эшера до трехмерных Федоровских групп. Их рассмотрение будет проведено последовательно от ромбических к тетрагональным, кубическим и гексагональным пространственным группам. Особенностью изложения материала является рассмотрение взаимосвязи сингоний при выведении пространственных групп, а также выведение общих законов взаимодействия элементов симметрии и трансляций решетки. Лекции будут иллюстрироваться моделями структур минералов и кристаллов неорганических соединений из уникальной коллекции кафедры кристаллографии. Слушатели знакомятся с двуцветными Шубниковскими группами симметрии кристаллов – т.е. с основными представлениями учения об антисимметрии, которое находит применение в описании магнитных свойств кристаллов. Будут также упомянуты многоцветные группы симметрии Белова. После освоения симметрийных законов, будут предложены для ознакомления принципы выявления модели и симметрии структуры с использованием программных комплексов SHELXS и PLATON, а также современные компьютерные подходы к созданию алгоритмов машинного обучения для выявления взаимосвязи состав-структура-свойства. В рамках курса будет проведено сопоставление генетических алгоритмов и алгоритмов машинного обучения с классической теорией порядка-беспорядка в контексте предсказания новых структур. Слушатели узнают о том, как искусственный интеллект предсказывает новые кристаллические структуры и их свойства, какие у него возможности и ограничения. В рамках курса будет проведет обзор современных предсказательных моделей в области кристаллохимии соединений, основанных на применении искусственного интеллекта.

Курс может представить интерес для студентов и аспирантов геологических, химических и физических специальностей Московского университета, а также для всех, интересующихся пространственным строением твердых тел.