Калькулятор распыления

Выберите пару «Налетающий ион — Мишень» и энергию пучка.

Основной диапазон обучения: 10–100 000 эВ

Графики

Сравнение моделей и экспериментальных точек из all_materials — самый полный обзор для выбранной пары ион–мишень.

Модели ML для расчёта распыления

Веб-интерфейс для прогнозирования коэффициента распыления: KAN, MLP, GPR, HDMR, PySR и модели sklearn


KAN Model

KAN — современная архитектура нейросетей для регрессии lg(SY).

Использовать KAN


MLP Model

MLP — классическая полносвязная сеть для регрессии lg(SY).

Использовать MLP


GPR

Регрессия гауссовских процессов

Использовать GPR


HDMR

Регрессия на базе HDMR-сплайнов с постобработкой кривой.

Использовать HDMR


Другие модели

Sklearn-модели (ridge, forest, boosting, SVR и др.) с профилями simple / complex.

Открыть каталог

Датасеты

Экспериментальный датасет all_materials (описание и структура).

Раздел датасета

Помощь

Инструкции и документация.

Информация о проекте

Основной объём обучающих данных находится в диапазоне 10–100 000 эВ. Результаты вне этого диапазона могут отличаться от действительности. Модели требуют дальнейшей модернизации.

Команда и контакты

Бессмертный Данила Романович
Бессмертный Данила Романович

Физик-электроник, автор проекта

+79055571260
Доступен в Telegram, WhatsApp, MAX
bessmertnyidr@my.msu.ru
Иешкин Алексей Евгеньевич
Иешкин Алексей Евгеньевич

Идеолог, научный руководитель

Киреев Дмитрий Сергеевич
Киреев Дмитрий Сергеевич

Идеолог, научный руководитель

Роговой Сергей Анатольевич
Роговой Сергей Анатольевич

Дата-сайентист, ресерчер

rogovoyserg@gmail.com
Розов Тимофей Павлович
Розов Тимофей Павлович

Физический химик, специалист по методам регрессии в машинном обучении

tipo3ro@gmail.com
Контакты кафедры
Сайт кафедры: http://physelec.phys.msu.ru/
Общая почта: -
Telegram канал: -