КОНВЕРГЕНТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПОЗНАНИИ РАВНОВЕСНЫХ СВОЙСТВ КЛАСТЕРОВ - Седунов, Борис Иванович (Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2018)
Статья посвящена конвергентному анализу больших данных по свойствам реальных газов для познания скрытых свойств и структуры кластеров. Экспериментальные данные взяты из онлайн книги данных НИСТ, США, по теплофизическим свойствам флюидов. Взрыв интереса к кластерам сегодня связан с их использованием в качестве ядер нуклеации наночастиц. Некоторые учёные даже называют кластеры новым состоянием вещества. Но малость энергии связи частиц в кластере в сравнении с энергией теплового движения затрудняет познание природы равновесных кластеров. Автор разработал метод интерактивного компьютерного анализа теплофизических данных. Высокая точность данных НИСТ, до 12 десятичных знаков, обеспечивает решение обратной задачи познания скрытых свойств кластеров. Конвергентное взаимодействие исследователя и компьютера позволяет генерировать гипотезы о строении равновесных кластеров и быстро получать ответ от информационной системы об их корректности. Многооконный режим визуального анализа промежуточных результатов позволяет быстро менять алгоритмы и программы анализа, обеспечивая конвергентное схождение результатов исследования к окончательному теоретическому заключению о природе равновесных кластеров. В отличие от технологии Искусственного Интеллекта, перекладывающей задачу в основном на компьютер, в данном случае речь идёт о Конвергентном Интеллекте, требующем активной работы исследователя при обеспечении со стороны информационной системы эффективной поддержки творческой и познавательной деятельности исследователя. Прорыв в познании свойств кластеров опирается на новые, более информативные, переменные: плотность фракции мономеров и плотность потенциальной энергии газа. Это открыло путь к ряду открытий фундаментального характера, таких как: рост энергии связи кластеров в газе с приближением к точке плавления конденсированного вещества; мягкие структурные переходы во фракциях кластеров; неизвестная ранее цепочечная форма кластеров при умеренных плотностях газа и магические числа частиц в крупных кластерах при плотностях газа, близких к критической.