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:
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития
Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».