Лаборатория интеллектуальных технологий

Руководитель лаборатории Солдатов Константин Сергеевич Кандидат физико-математических наук e-mail: soldatov_ks@dvfu.ru

Лаборатория интеллектуальных технологий выполняет научно-исследовательские работы по грантам и государственным заданиям. В настоящее время в научные исследования проводятся совместно с ОИЯИ при финансовой поддержке РНФ.

Конкурс 2023 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами», номер гранта 24-22-00075, тема проекта «Исследование каскадов геометрических (перколяционных) переходов в стохастических моделях и сетях».

СОСТАВ ЛАБОРАТОРИИ

• Солдатов Константин Сергеевич, кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией

• Овчинников Павел Алексеевич, магистрант 2 года обучения основной образовательной программы уровня магистратуры 03.04.02.

• Васильев Егор Вадимович, аспирант 3 года обучения (научный руководитель профессор Нефедев К.В.) 

ВАКАНСИИ

Лаборатория ищет талантливых сотрудников (в т.ч. студентов бакалавриата от 1 до 4 курсов, или студентов магистратуры, заинтересованных в научно-исследовательской работе по тематике лаборатории (искусственный интеллект, нейроморфные вычисления, нейронные сети) и дальнейшем поступлении в аспирантуру. 

Область научных интересов:

Численные методы теоретической физики, параллельные алгоритмы, высокопроизводительные вычисления, фазовые переходы и критические явления, общие проблемы статистической физики, искусственный интеллект, методы машинного обучения, нейронные сети.

Основные результаты научной группы:

Методами суперкомпьютерного моделирования было получено критическое поведение намагниченности в модели Изинга на двумерной решетке кагоме, треугольной решетке, а также трехмерной решетке пирохлора. Были выявлены скачкообразные переходы в плато намагниченности при критических значениях внешнего поля. Этот эффект был объяснен как следствие конкуренции между обменной энергией и энергией Зеемана, которые имеют различные значения для каждой решетки. Природа этих критических явлений, также сопровождающихся большими пиками остаточной энтропии, была объяснена дискретной структурой плотности состояний, которая трансформируется, когда внешнее магнитное поле воздействует на систему [1, 2]. В конце 2019 года научная группа по результатам работы была удостоена почетным дипломом ректора ДВФУ в номинации АЯКС «Лучший научный коллектив».

В ходе выполнения НИР "Современная многомасштабная физика: интеллектуальный дизайн новых магнитных материалов, Государственное задание мин.науки РФ 0657 - 2020 -0005" для решения задач термодинамики фрустрированных систем, состоящих из множества взаимодействующих тел и поиска конфигураций основного состояния был предложен новый гибридный мультиспиновый метод, который является логическим продолжением классического алгоритма Метрополиса. Разработанный мультиспиновый метод основан на квазимарковских случайных блужданиях. Он позволяет вычислять сразу множество свойств магнитных наносистем больших, но конечных размеров. Кроме того, метод способен приводить некоторые сложные системы спинов Изинга к основному состоянию при T -> 0. Данный метод легко обобщается на спиновые решетки произвольной размерности, с произвольным Гамильтонианом, произвольным разбавлением и внешним полем [3].

Был разработан гибридный вычислительный подход к изучению термодинамических свойств и поиска конфигураций основного состояния спиновых стекол на основе нейросетевого алгоритма. Наблюдалось макроскопическое вырождение основных состояний и нарушение трансляционной симметрии. Работоспособность ограниченной машины Больцмана проверена точными и приближенными вычислительными методами, которые позволили подтвердить достоверность полученных результатов [4, 5].

В ходе выполнения предыдущих НИР для решения задачи о термодинамике фрустрированных векторных моделей сложных систем многих взаимодействующих тел, поиска конфигураций основного состояния был предложен новый гибридный мультиспиновый метод, который является логическим продолжением алгоритма Метрополиса. Разработанный мультиспиновый метод основан на квазимарковских случайных блужданиях. Он позволяет вычислять сразу множество свойств магнитных наносистем больших, но конечных размеров, кроме того, метод способен приводить некоторые сложные системы спинов Изинга к основному состоянию при T -> 0. Данный метод легко обобщается на спиновые решетки произвольной размерности, с произвольным Гамильтонианом, произвольным разбавлением и внешним полем. Также предложен метод использования нейронных сетей для изучения сложных спиновых систем, таких, например, как спиновые стекла и предсказания основных состояний для систем большой размерности, в том числе путем использования итерационной схемы вычислений совместно с гибридным мультиспиновым методом [6, 7].

Были изучены термодинамические свойства дипольного спинового льда на двумерной пентагональной каирской решетке с использованием численного Метрополиса и методов полного перебора. Показано, природа низкотемпературного фазового перехода связана с переходом от порядка к беспорядку в ортогональных подрешетках при сохранении состояния спинового льда и правила спинового льда в подрешетке крестов. Высокотемпературный пик теплоемкости связан с таянием спинового льда, т. е. с переходом от спинового льда к парамагнитному хаосу. Его высота постоянна и не зависит от количества диполей. Показано, что выбор радиуса диполь-дипольного взаимодействия существенно влияет на статистические свойства модели. Модель может показать появление дальнего порядка и фазового перехода в случае дальнодействующего взаимодействия или его отсутствие в случае ближнего взаимодействия [8].

Были изучены условия зарождения и стабильного существования магнитных скирмионов в двумерных магнитных пленках в рамках классической модели Гейзенберга с взаимодействием Дзялошинского-Мория. Были рассмотрены процессы формирования различных состояний в изучаемой системе при варьировании величины внешнего магнитного поля, выделены различные фазы, в которые переходит система спинов Гейзенберга. Также были изучены многослойные структуры, представляющие собой систему из чередующихся магнитных и немагнитных слоев, были смоделированы и изучены. Параллельные версии алгоритмов Метрополиса и Ванга-Ландау было реализованы в виде программного обеспечения для высокопроизводительных вычислительных комплексов.   Были изучены гистерезисные явления и термодинамические свойства магнитных пленок, такие как температурная зависимость намагниченности, энергии и теплоемкости многослойной системы спинов в рамках модели Гейзенберга [11-13].

Была выполнен подробный литературный обзор существующих методов машинного обучения и алгоритмов искусственного интеллекта в статистической физике, по результатам которого была опубликована глава в зарубежной книжной серии "Физика Конденсированного Состояния" [14].

Разработанные, в ходе предыдущих НИР, алгоритмы были реализованы в виде высокопроизводительных ПрЭВМ, предназначенных для выполнения на суперкомпьютерах. Все созданные ПрЭВМ имеют свидетельства о регистрации в Роспатенте, что подтверждает новизну и актуальность полученных результатов [15-21].

С целью подготовки высококвалифицированных научных кадров, в рамках учебных программ бакалавриата и магистратуры, проводятся лекции и практические занятия по суперкомпьютерным вычислениям, обработке больших объемов данных, нейронным сетям и искусственному интеллекту. Внедрение новых учебных материалов по данной тематике в читаемые дисциплины позволяет не только привлекать студентов к научной деятельности, но и активно развивать в ДВФУ научные тематики в области высокопроизводительных интеллектуальных вычислительных методов.

Наиболее значимые публикации:

[1] Andriushchenko, P., Soldatov, K., Peretyatko, A., Shevchenko, Y., Nefedev, K., Otsuka, H., & Okabe, Y. (2019). Large peaks in the entropy of the diluted nearest-neighbor spin-ice model on the pyrochlore lattice in a [111] magnetic field. Physical Review E, 99(2), 022138, DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevE.99.022138.

[2] Soldatov, K., Peretyatko, A., Andriushchenko, P., Nefedev, K., & Okabe, Y. (2019). Comparison of diluted antiferromagnetic Ising models on frustrated lattices in a magnetic field. Physics Letters A, 383(12), 1229-1234., DOI: https://doi.org/10.1016/j.physleta.2019.01.037.

[3] Makarov, A. G., Makarova, K. V., Shevchenko, Y. A., Andriushchenko, P. D., Kapitan, V. Y., Soldatov, K. S., ... & Nefedev, K. V. (2019). On the numerical calculation of frustrations in the Ising model. JETP Letters, 110, 702-706. DOI: https://doi.org/10.1134/S0021364019220090.

[4] Король А.О., Капитан В.Ю., Пержу А.В., Падалко М.А., Капитан Д.Ю., Волотовский Р.А., Васильев Е.В., Рыбин А.Е., Овчинников П.А., Андрющенко П.Д., Макаров А.Г., Шевченко Ю.А., Ильюшин И.Г., Солдатов К.С., Вычисление основных состояний спиновых стекол с использованием ограниченной машины Больцмана // Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики, 2022, т. 115, №. 8, c. 500 - 504.

[5] A. Rybin, A.O. Korol, D. Kapitan, E. Vasiliev, M. Padalko, K. Soldatov, Y. Shevchenko, A. Makarov, V.Y. Kapitan, Numerical Studies of Spin Glasses in the Frame of Edwards-Anderson Model // Digest Book of Intermag-2021, p 672 (2021) France

[6] А. Г. Макаров, К. В. Макарова, Ю. А. Шевченко, П. Д. Андрющенко, В. Ю. Капитан, К. С. Солдатов, А. В. Пержу, А. Е. Рыбин, Д. Ю. Капитан, Е. В. Васильев, Р. А. Волотовский, Ю. В. Чубов, К. В. Нефедев, К численному расчету фрустраций в модели Изинга // Письма в ЖЭТФ, том 110, вып. 10, 2019, с. 700 – 705

[7] A. Korol, K. Makarova, D. Kapitan, A. Rybin, E. Vasiliev, A. Makarov, K. Soldatov, Y. Shevchenko, V. Kapitan, Investigation of the spin glass density of states using a combination of Monte Carlo method and neural network // Abstract Book of the Virtual Magnetism and Magnetic Materials Conference, The USA, 2020, D1-13, p. 89

[8] Yu. Shevchenko, V. Strongin, V. Kapitan, K. Soldatov, A. Makarov, M. Padalko, R. Volotovskii, and K. Nefedev, Order and disorder, crossovers, and phase transitions in dipolar artificial spin ice on the Cairo lattice //  Physical Review E, 106(6), 064105 (2022) DOI: 10.1103/PhysRevE.106.064105

[10] V. Kapitan, E. Vasiliev, A. Perzhu, D. Kapitan, A. Rybin, A. Korol, K. Soldatov, and Yu. Shevchenko, Numerical simulation of magnetic skyrmions on flat lattices// AIP Advances 11(1), 015041 (2021); DOI: 10.1063/9.0000082

[11] E. V. Vasiliev, A. V. Perzhu, A. O. Korol, D. Yu. Kapitan, A. E. Rybin, K. S. Soldatov, V. Yu. Kapitan, Numerical simulation of two-dimensional magnetic skyrmion structures  //Computer Research and Modeling, 12(5), 1051-1061 (2020) DOI 10.20537/2076-7633-2020-12-5-1051-1061

[12] A. Perzhu, E. Vasiliev, D. Kapitan, R. Volotovskiy, A. Rybin, K. Soldatov, A. Makarov, V. Strongin, A. Korol, Yu. Shevchenko, K. Nefedev, Magnetic Skyrmions in Ferromagnetic Films// Solid State Phenomena, Vol. 312, 2020, pp 256-260 DOI: 10.4028/www.scientific.net/SSP.312.256

[13] V. Kapitan, E. Vasiliev, A. Perzhu, D. Kapitan, R. Volotovskiy, A. Rybin, K. Soldatov, A. Makarov, V. Strongin, Y. Shevchenko, K. Nefedev, Numerical simulation of magnetic skyrmions in ferromagnetic film// The Proceedings of Fifth Asian School-Conference on Physics and Technology of Nanostructured Materials, Vladivostok, 2020, p. 108

[14] D. Kapitan, A. Korol, E. Vasiliev, P. Ovchinnikov, A. Rybin, E. Lobanova, K. Soldatov, Y. Shevchenko, V. Kapitan.(2023).  Application of machine learning in solid state physics., DOI: https://doi.org/10.1016/bs.ssp.2023.08.001.

[15] Солдатов К.С., Макаров А.Г., Макарова К.В., Капитан В.Ю., Король А.О., Шевченко Ю.А., Нефедев К.В Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2021681708, 12.11.2021.

[16] Макаров А.Г., Макарова К.В., Солдатов К.С., Капитан В.Ю., Шевченко Ю.А., Стронгин В.С., Нефедев К.В. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2021668300, 24.12.2021.

[17] Овчинников П.А., Капитан В.Ю., Васильев Е.В., Солдатов К.С., Шевченко Ю.А. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2022668671, 11.10.2022.

[18] Король А.О., Капитан В.Ю., Солдатов К.С., Капитан Д.Ю., Васильев Е.В. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2022663545, 15.07.2022.

[19] Овчинников П.А., Капитан В.Ю., Васильев Е.В., Солдатов К.С., Шевченко Ю.А. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2023665487, 17.07.2023.

[20] Овчинников П.А., Капитан В.Ю., Васильев Е.В., Солдатов К.С., Шевченко Ю.А. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2023662576, 08.06.2023.

[21] Овчинников П.А., Капитан В.Ю., Васильев Е.В., Солдатов К.С., Шевченко Ю.А. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU №2023662430, 07.06.2023.