Об актуальности проблемы синтеза новых материалов в условиях инновационного развития промышленности

В статье рассматриваются актуальные проблемы синтеза новых материалов в современных условиях. Отмечено, что сегодня это важнейшая стратегическая задача  инновационного развития промышленности России. Сформулированы факторы, определяющие актуальность этой задачи. Дан краткий анализ состояния российской микроэлектроники. Показана значимость методов математического моделирования и необходимость развития инновационных  подходов в  области синтеза новых материалов. Выделены основные направления научных исследований, связанные с разработкой  новых модельных представлений, методов и алгоритмов, применяемых  в области математического моделирования структур и свойств наноматериалов, а также систем на их основе, рассмотренные на IV Международной конференции  «Математическое моделирование в материаловедение электронных компонентов» (МММЭК-2022). В работе показано, что для дальнейшего развития методов и средств математического моделирования  требуется отечественная высокопроизводительная среда для научных исследований, обладающая комфортным пользовательским интерфейсом, гибкостью в настройке ресурсов, высокой производительностью и надежностью.

1. Власова В.В., Гохберг Л.М., Дитковский К.А., Коцемир М.Н., Кузнецова И.А., Мартынова С.В., Нестеренко А.В., Полякова В.В., Ратай Т.В., Репина А.А., Росовецкая Л.А., Сагиева Г.С., Стрельцова Е.А., Тарасенко И.И., Фридлянова С.Ю., Юдин И.Б., Варзановцева И.О., Гохберг Л.М., Кузьминов Я.И. Наука. Технологии. Инновации: 2023. Краткий стат. сб. М.: НИУ ВШЭ; 2023. 102 с. https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2742-9

2. Абгарян К.К. Многомасштабное моделирование в задачах структурного материаловедения. М.: МАКС Пресс; 2017. 284 с.

3. Зацаринный А.А., Абгарян К.К. Синтез новых материалов как приоритетное направление инновационного развития промышленности. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 8—14. https://doi.org/10.29003/m3057.ММMSEC-2022/8-14

4. Абгарян К.К., Осипова В.А. Применение методов поддержки принятия решений для многокритериальной задачи отбора многомасштабных композиций. Информатика и ее применения. 2019; 13(2): 47—53. https://doi.org/10.14357/19922264190207

5. Зацаринный А.А., Абгарян К.К. Факторы, определяющие актуальность создания исследовательской инфраструктуры для синтеза новых материалов в рамках реализации приоритетов научно-технологического развития России. Материалы I Междунар. конф. «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2019). 21–23 октября 2019 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2019. С. 8—11.

6. Zatsarinny A.A., Abgaryan K.K. Factors determining the relevance of creating a research infrastructure for synthesizing new materials in implementing the priorities of scientific and technological development of Russia. Russian Microelectronics. 2020; 49(8): 600—602. https://doi.org/10.1134/S1063739720080132

7. Зацаринный А.А., Абгарян К.К. Актуальные проблемы создания исследовательской инфраструктуры для синтеза новых материалов в рамках цифровой трансформации общества. Материалы II Междунар. конф. «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2020). 19–20 октября 2020 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2020. С. 3—13. https://doi.org/10.29003/m1507.MMMSEC-2020/8-13

8. Тельминов О.А., Горнев Е.С. Анализ элементной базы и схемотехнических решений для нейроморфных вычислений на мемристорных кроссбарах. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 156—159. https://doi.org/10.29003/m3098.ММMSEC-2022/156-159

9. Морозов А.Ю., Абгарян К.К., Ревизников Д.Л. Иммитационное моделирование аналоговой импульсной нейронной сети на основе мемристивных элементов с использованием параллельных технологий. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 150—156. https://doi.org/10.29003/m3097.ММMSEC-2022/150-156

10. Абгарян К.К. Проектирование программных систем для моделирования в материаловедении электронных компонентов. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 62—68. https://doi.org/10.29003/m3069.ММMSEC-2022/62-68

11. Саенко А.В., Жейц В.В., Билык Г.Е., Малюков С.П. Численное моделирование фотоэлектрических характеристик солнечных элементов на основе гетероперехода TiO2/Сu2O. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 102—105. https://doi.org/10.29003/m3082.ММMSEC-2022/102-105

12. Абгарян К.К., Колбин И.С. Применение метода модального подавления для расчета эффективного коэффициента теплопроводности сверхрешеток. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 77—79. https://doi.org/10.29003/m3073.ММMSEC-2022/77-79

13. Хвесюк В.И. Теплофизика для наноэлектроники. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 120—123.

14. Хвесюк В.И., Чжен Ц., Баринов А.А. Длины свободных пробегов фононов в нанопленках. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 124—127. https://doi.org/10.29003/m3088.ММMSEC-2022/120-123

15. Матюшкин И.В., Тельминов О.А., Михайлов А.Н. Учет тепловыделения в малых объемах вещества на примере роста микростержней ZnO: поиск методики моделирования. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 68—71.

16. Настовьяк А.Г., Штеренталь Д.В., Неизвестный И.Г., Щварц Н.Л. Моделирование высокотемпературных отжигов массива нанопроволок GaAs. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 71—74. https://doi.org/10.29003/m3071.ММMSEC-2022/71-74

17. Абгарян К.К., Гаврилов Е.С. Методы создания интеграционной платформы для решения задач материаловедения. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 18—23. https://doi.org/10.29003/m3059.ММMSEC-2022/18-23

18. Волович К.И., Денисов С.А., Кондрашев В.А. Архитектура сети обработки данных для параллельных вычислений в высокопроизводительном комплексе для задач материаловедения. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 30—36. https://doi.org/10.29003/m3061.ММMSEC-2022/30-36

19. Киселева Н.Н., Дударев В.А., Сенько О.В., Докукин А.А., Кузнецова Ю.О. Применение методов машинного обучения для конструирования новых неорганических соединений, перспективных для электроники. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 36—39. https://doi.org/10.29003/m3062.ММMSEC-2022/36-39

20. Suchaneck G., Kalanda N., Yarmolich M., Artiukh E., Gerlach G., Sobolev N. Magnetization of magnetically inhomogeneous Sr2FeMoO6 nanoparticles. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 58. https://doi.org/10.29003/m3067.ММMSEC-2022/58-58

21. Волович К.И., Денисов С.А., Кондрашев В.А. Управление вычислительными заданиями высокопроизводительного вычислительного комплекса при решении задач материаловедения. Материалы IV Междунар. конференции «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» (МММЭК-2022). 24–26 октября 2022 г., Москва. М.: МАКС Пресс; 2022. С. 24—29. https://doi.org/10.29003/m3061.ММMSEC-2022/30-36

22. Изотова Г.С. Отчет о результатах экспертно-аналитического мероприятия «Определение основных причин, сдерживающих научное развитие в Российской Федерации: оценка научной инфраструктуры, достаточность мотивационных мер, обеспечение привлекательности работы ведущих ученых». Счетная палата Российской Федерации. 2020. 53 с. http://fgosvo.ru/uploadfiles/Work_materials_disscusion/sp.pdf (дата обращения: 06.10.2021).

23. Large research infrastructures development in China: A Roadmap to 2050. Chen H. (ed.). Berlin, Heidelberg: Science Press Beijing and Springer-Verlag; 2010. 148 p.

24. Large research infrastructures: Report on roadmapping of large research infrastructures (2008). OECD Global Science Forum. 2010 http://www.oecd.org/sti/inno/47057832.pdf (дата обращения: 06.10.2021).

25. Report on establishing large international research infrastructures: issues and options. OECD Global Science Forum. 2010. http://www.oecd.org/sti/inno/47057832.pdf (дата обращения: 06.10.2021).

26. Zatsarinnyy A.A. The experience of the FRC CSC RAS in creating a digital platform for scientific research in the cause of digital transformation. 2020 Inter. scient. and techn. conf. “Modern Computer Network Technologies” (MoNeTeC). 27–29 October 2020, Moscow. IEEE; 2020. P. 1—8. https://doi.org/10.1109/MoNeTeC49726.2020.9258073