Новые полимерные и композиционные материалы с заданными свойствами востребованы во всех перспективных областях науки и техники (полимерная индустрия, медицина, военная промышленность, машиностроение и др.), поскольку характеризуются широким диапазоном варьирования механических, физико-химический и эксплуатационных свойств.
Применение цифровых технологий в разработке новых материалов позволяет избежать трудоемкость и временные затраты экспериментального этапа оптимизации процесса их получения. Участникам профиля предстоит принять участие в разработке и тестировании цифровой интеллектуальной системы, позволяющей прогнозировать и создавать материалы с заданными свойствами. Такие виды работ являются перспективными и междисциплинарными, поскольку для решения поставленных задач необходимо обладать компетенциями в области информатики и химии.
В рамках предметного тура участникам предстоит решать задачи по химии и информатике, а также освоить образовательный блок для получения или подтверждения основных компетенций, требующихся для прогнозирования и создания полимерных материалов с заданными свойствами.
В рамках инженерного тура участники будут индивидуально выполнять задания профиля, связанные с созданием и тестированием системы распознавания полимерных материалов на основе результатов физико-химического анализа полимеров, добавок и подбора условий регистрации экспериментальных данных; преобразования и обработки их массива.
На 2 этапе команды участников получают техническое задание, в котором описываются свойства полимерного материала, который необходимо получить. Команде дается базовый полимер, свойства которого можно изменять с применением мастербатчей.
Команда работает над созданием базы данных свойств и добавок полимерных материалов и программы управления данной базой (Excel, нейросеть или др.). Команда выбирает из имеющегося у организаторов ассортимента добавок те, которые удовлетворяют свойствам материала, описанным в техническом задании.
Для участников 2 этапа будут проведены дистанционные занятия и мастер-классы по тематикам:
В инженерном туре заключительного этапа командам предстоит провести компьютерные и лабораторные исследования по созданию полимерного материала и изделия из него на основе предлагаемых организаторами базового полимера и мастербатчей.
В команде каждый участник берет на себя роль, согласно наиболее развитым в данном направлении компетенциям.
Задания направлены на проверку знаний по темам:
строение и свойства высокомолекулярных полимерных соединений;
спектральные методы анализа полимеров и добавок (ИК- и УФ-спектроскопия) и их аналитические характеристики (чувствительность, селективность, специфичность);
основы анализа химического строения и структуры полимерных материалов;
способы переработки полимерных материалов и отходов полимерной промышленности;
процессы полимеризации и поликонденсации,
способы проведения процессов полимеризации и поликонденсации в промышленности.
Участники должны уметь работать в химической лаборатории, проводить эксперименты, владеть знаниями по основам информатики.
подготовка и анализ полученных данных с использованием ПО Excel;
оценка точности расчета и прогноза свойств, воспроизводимости и адекватности полученных рассчитанных результатов данным эксперимента;
создание базы данных, управление базами данных;
нейросетевое прогнозирование и анализ данных с помощью методов машинного обучения;
моделирование и создание изделий из полученного материала.
В команду должны входить участники — специалисты в области информатики и химии. Каждый должен вносить свой вклад при решении задач. Для участия во втором и заключительном этапах потребуется команда из 4 человек.
При формировании команды важно распределить роли:
Роль 1. Химик-технолог. Работает над разработкой технологической карты процесса получения материала с заданными свойствами на основе полимера.
Роль 2. Химик-аналитик. Работает над теоретическим или экспериментальным определением физико-химических свойств полимера и добавок.
Роль 3. Химик-синтетик. Работает над разработкой метода создания нового материала.
Роль 4. Информатик. Занимается обработкой полученных данных, должен уметь работать с большим массивом данных, создавать базы данных и управлять ими, в том числе с использованием специализированного научного ПО.
