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
«Уэбб» раскрыл тайну центра Млечного Пути: почему там формируется слишком мало звезд
Космос
Рак распространяется как сеть: российские ученые наблюдали в 3D особенности развития опухолей
Наука
Солнечная буря сдавила магнитное поле Юпитера «как гигантский мяч для сквоша»
Космос
Анализ крови определяет стадию болезни Альцгеймера с точностью 92%: это поможет подобрать терапию
Наука
ИИ впервые прошел тест Тьюринга: GPT-4.5 обманул людей в 73% случаев
Новости
В Сколково нашли способ увеличить емкость суперконденсаторов для электромобилей
Наука
ИИ ускорил поиск дефектов трубопроводов в 30 раз
Новости
Под пирамидами Гизы нашли «скрытый город», но с учеными согласны не все
Наука
В Земле нашли «червоточину»: что происходит с литосферой
Наука
Появились новые фото угрожающего Земле астероида
Космос
Российский ИТ-рынок замедляется: почему это происходит и что дальше
Новости
«Яндекс» запустил конкурента Google и ChatGPT: чем отличается и как работает
Новости
Трагедию с Xiaomi на автопилоте начали расследовать в Китае
Новости
Посмотрите, как выглядит самый быстрый пассажирский самолет в мире
Новости
Странная форма материи меняет планеты: как она повлияет на Землю
Космос
Новые фотодиоды в 10 раз чувствительнее аналогов: они пригодятся в медицине
Наука
В России создадут региональный совет по дронам: зачем он нужен
Новости
Государство компенсирует бизнесу 20% затрат на роботов: как работает система
Новости
Разработан маршрутизатор для фотонов: он объединит квантовые компьютеры в единую сеть
Наука
ИИ обнаружил два новых гена, которые влияют на риск ишемического инсульта
Наука