Εφαρμογή μοντέλων νευρωνικών δικτύων σε προσομοιώσεις μοριακής δυναμικής για τον προσδιορισμό της ατομικής δομής υλικών - Πλακούτσης, Χρήστος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών. Τομέας Τεχνολογίας των Κατεργασιών. Εργαστήριο Κατεργασιών των Υλικών (Μηχανουργικό και Μηχανολογικό Εργοστάσιο), 2018)
Στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η διερεύνηση της δυνατότητας εφαρμογής νευρωνικών δικτύων σε προσομοιώσεις μοριακής δυναμικής και συγκεκριμένα σε προσομοιώσεις προσδιορισμού της ατομικής δομής υλικών. Η εργασία ασχολείται με τη γεωμετρική βελτιστοποίηση ενός συστήματος σεμεντίτη (Fe3 C) 512 ατόμων. Χρησιμοποιώντας δεδομένα από προσομοιώσεις μοριακής δυναμικής επιχειρείται ο προσδιορισμός της ατομικής δομής με την ελάχιστη ενέργεια με χρήση νευρωνικών δικτύων. Προκειμένου να προσδιοριστεί το αποδοτικότερο μοντέλο νευρωνικών δικτύων επιχειρείται επιπλέον η βελτιστοποίηση των χαρακτηριστικών του. Για την επίλυση του προβλήματος προσδιορισμού της αρχιτεκτονικής των νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιήθηκε μέθοδος δοκιμής και πλάνης(trial and error) και γενετικοί αλγόριθμοι. Από τη διαδικασία δοκιμής και πλάνης παρατηρήθηκε ότι το MSE κατά τη διαδικασία μάθησης όπως και το ποσοστιαίο σφάλμα ( MAPE ) μειώνονται με την αύξηση των νευρώνων, όμως από κάποιο αριθμό νευρώνων και πάνω το δίκτυο μειώνει την ικανότητα γενίκευσής του. Στη συνέχεια αφού προσδιορίστηκαν οι βέλτιστες παράμετροι του γενετικού αλγορίθμου, διερευνήθηκαν οι βέλτιστες τιμές των παραμέτρων του νευρωνικού δικτύου με βάση το MSE, το MAPE καθώς και συνδυασμό τους.Με τους γενετικούς αλγόριθμους παρατηρήθηκε ότι, εκτός από τους αριθμούς των νευρώνων, σημαντικό ρόλο παίζουν και δευτερεύοντες παράγοντες όπως ο διαχωρισμός του συνόλου των δεδομένων σε training και testing για την ικανοποιητική απόδοση των νευρωνικών δικτύων. Τέλος, οι ατομικές δομές που προήλθαν από τα βέλτιστα νευρωνικά δίκτυα και χρησιμοποιήθηκαν ως είσοδοι στις νέες προσομοιώσεις μοριακής δυναμικής, επιτάχυναν τη διαδικασία γεωμετρικής βελτιστοποίησης σε ποσοστό πάνω από 33%.