Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61395
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorШиманский, Н. А.-
dc.contributor.authorБаглов, А. В.-
dc.contributor.authorМусаев, Х. Б.-
dc.contributor.authorРузимурадов, О. Н.-
dc.contributor.authorХорошко, Л. С.-
dc.date.accessioned2025-08-15T07:37:33Z-
dc.date.available2025-08-15T07:37:33Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationЭкспресс-анализ структурных и электронных свойств наноматериалов методами больших данных, больших языковых моделей и генеративного искусственного интеллекта = Express analysis of the structural and electronic properties of nanomaterials using big data, large language models and generative artificial intelligence / Н. А. Шиманский, А. В. Баглов, Х. Б. Мусаев [и др.] // Доклады БГУИР. – 2025. – Т. 23, № 3. – С. 46–53.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61395-
dc.description.abstractРассмотрена возможность использования больших языковых моделей, генеративного машинного обучения и методов работы с большими данными для предиктивного анализа электронных свойств наноструктур на основе полупроводниковых материалов, не ограничивая при этом общность данного подхода для иных кристаллических материалов. Описано концептуальное решение в виде кроссплатформенного программного приложения, имеющего функцию генерации расширенного поиска, для применения указанного подхода в работе с массивами научных данных. Результаты предварительного тестирования показывают положительный результат использования разработанного решения для предсказания полупроводниковых свойств (ширина запрещенной зоны, энергия Ферми) эталонного материала. Обсуждаются перспективы развития и внедрения методов больших данных, больших языковых моделей и генеративного искусственного интеллекта в рамках тенденций современного материаловедения.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectдоклады БГУИРen_US
dc.subjectмашинное обучениеen_US
dc.subjectнейронные сетиen_US
dc.subjectбольшие языковые моделиen_US
dc.subjectбольшие данныеen_US
dc.subjectнаноматериалыen_US
dc.subjectпредсказательный анализen_US
dc.titleЭкспресс-анализ структурных и электронных свойств наноматериалов методами больших данных, больших языковых моделей и генеративного искусственного интеллектаen_US
dc.title.alternativeExpress analysis of the structural and electronic properties of nanomaterials using big data, large language models and generative artificial intelligenceen_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.DOIhttp://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2025-23-3-46-53-
local.description.annotationThe possibility of using large language models, generative machine learning and big data methods for predictive analysis of the electronic properties of nanostructures based on semiconductor materials is considered, without limiting the generality of this approach for other crystalline materials. The conceptual solution in the form of a cross-platform software application with an advanced search generation capability for applying this approach to working with scientific data arrays is described. Preliminary test results showed a positive result of using the developed solution to predict semiconductor properties (bandgap width, Fermi energy) of a reference material. Prospects for the development and implementation of big data methods, large language models, and generative artificial intelligence in the context of modern trends in materials science are discussed.en_US
Appears in Collections:Том 23, № 3

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
SHimanskij_EHkspress_analiz.pdf732.06 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.