Новый способ описания графена упростит анализ наноматериалов
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.
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:
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»
В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.
В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований
Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.
Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению
Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.
Новая секция по ИИ и призовое место: молодые ученые Вышки на Международной конференции IEEE EDM
В Республике Алтай прошла 27-я Международная конференция молодых специалистов в области электронных приборов и материалов (IEEE EDM). В этом году ученые НИУ ВШЭ представили на ней результаты своих исследований, а также приняли участие в организации новой секции по искусственному интеллекту. Доклад магистранта Вышки Родиона Сидоренко занял третье место в конкурсе научных работ конференции.