Высокопроизводительные интеллектуальные подходы к изучению сложных магнитных систем

Представленный проект включает в себя включает в себя выбор и обоснование наиболее эффективных алгоритмических подходов, создание, и дальнейшее применение новых высокопроизводительных алгоритмов и методов машинного обучения для решения актуальных фундаментальных естественнонаучных задач в физике конденсированного состояния, а также разработку высокопроизводительного вычислительного программного комплекса для эффективного применения компьютерного моделирования, требующего интенсивных вычислений и анализа больших объемов данных на суперкомпьютерных системах. Предлагаемый проект позволит получить новые научные результаты о природе магнитных пленок с различными геометриями решеток, произвести поиск оптимальных параметров таких структур для формирования в них скирмионов и решеток скирмионов. Будут разработаны алгоритмы машинного обучения для классификации состояний систем с магнитными скирмионами, путем анализа данных численного моделирования методами Монте-Карло. Будут получены новые данные о свойствах фрустрированных магнитных спиновых систем, таких как спиновое стекло и спиновый лед.