ИИ теперь выбирает материалы для добычи энергии, сенсоров и биомедицины

Новое исследование, проведенное учеными из Университета Торонто (США) и Северо-Западного университета, использовало машинное обучение для создания лучших строительных блоков при сборке каркасных материалов.

В новой работе говорится, что искусственный интеллект (ИИ) может помочь в разработке новых материалов для различных приложений. Например, при выделении диоксида углерода в процессах промышленного сжигания. Благодаря ИИ можно ускорить циклы проектирования материалов.

Для того, чтобы улучшить разделение химических веществ в промышленных процессах, группа исследователей определила лучшие ретикулярные каркасы (например, металлоорганические каркасы, ковалентные органические каркасы) для использования.

Такие каркасы можно рассматривать как специально разработанные молекулярные «губки»: они образуются на основе самосборки молекулярных строительных блоков в различные конфигурации. Так получается новое семейство кристаллических пористых материалов, их можно использовать для решения многих технологических задач. 

Мы создали автоматизированную платформу для обнаружения материалов, которая генерирует дизайн различных молекулярных структур. Это значительно сокращает время, необходимое для определения оптимальных материалов, которые используются в этом конкретном процессе. В нашем случае мы использовали платформу для обнаружения каркасов, сильно конкурируют с некоторыми из наиболее эффективных материалов, используемых для разделения CO2

Имя Чжэнпэн Яо, научный сотрудник кафедры химии и компьютерных наук на факультете гуманитарных и естественных наук Университета Калифорнии и ведущий автор исследования

Исследователи говорят, что модель демонстрирует отличные возможности прогнозирования и оптимизации при разработке новых ретикулярных структур, особенно в сочетании с уже известными. Также платформа полностью настраивается в своем приложении для решения многих современных технологических задач.

Читать далее

Аборты и наука: что будет с детьми, которых родят

Посмотрите на самые красивые снимки «Хаббла». Что увидел телескоп за 30 лет?

Названо растение, которому не страшно изменение климата. Им питается миллиард человек

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Ученые нашли ключ к неизвестной физике и пониманию темной материи
Космос
Северный магнитный полюс смещается к России: как это влияет на GPS
Наука
«Уэбб» нашел галактику, которую ученые не могут объяснить
Космос
Ученые нашли «инопланетное» растение: оно не связано ни с одним видом на Земле
Наука
НАСА показало космическую «елку» и «венок» к Рождеству  
Космос
Астероид с 10-этажный дом летит в сторону Земли
Космос
Квантовую телепортацию впервые совершили по обычному интернет-кабелю
Новости
Инженеры предложили технологию для зарядки смартфона в кармане
Новости
Неоднородное расширение Вселенной ставит под сомнение существование темной энергии
Космос
Российские физики создали усилитель для оптоволоконных сетей
Новости
«Джеймс Уэбб» изучил ледяное прошлое ранней Солнечной системы
Космос
В России доказали безопасность транспортировки плазмы крови дронами
Иннополис
Ученые нашли практически безграничный источник топлива
Наука
Жители какой страны украли больше всего криптовалюты в 2024 году — отчет
Новости
Физики обнаружили новые частицы: они меняют понимание магнетизма
Наука
Ученые считают, что мы неправильно понимаем Вселенную: в чем причина
Космос
РКН уточнил детали проекта о контроле за обходом блокировок  
Новости
Роскомнадзор готов принять меры против YouTube 
Новости
Создан нейрон на основе лазера: он работает как нервная клетка, только быстрее
Новости
Родину сифилиса определили с помощью анализа древней ДНК
Наука