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
Модуль Blue Ghost показал редкие кадры восхода и заката Земли над Луной
Космос
Сможет ли ИИ написать книгу-шедевр, если прочтет всю мировую классику?
Мнения
Странный мощный взрыв за пределами Млечного Пути: ученые не могут его объяснить
Космос
Посмотрите на необычного жирафа: он болен редким вирусом
Наука
Телескопу «Уэбб» сокращают финансирование: чем это обернется для науки
Новости
Сбор данных россиян через зарубежные базы запретили: что ждет бизнес
Новости
Grok 3 начал ругаться и заигрывать с пользователями: как это выглядит
Новости
Астероид 2024 YR4 не угрожает Земле в 2032 году, показали наблюдения
Космос
«Яндекс» представил YandexGPT 5 Pro: что умеет обновленная нейросеть  
Новости
Apple инвестирует $500 миллиардов долларов в ИИ и в производство в США
Новости
Физики подтвердили 50-летнее предсказание нобелевского лауреата: сверхтекучесть водорода
Наука
Разработчики поискового ИИ Perplexity запустят собственный браузер Comet
Новости
Российские ученые создали систему для координации роботов в сложных условиях
Новости
Марсоход обнаружил следы песчаных пляжей на Красной планете
Наука
Anthropic представила первую гибридную модель ИИ: она сама решает, когда нужно время, чтобы «подумать»
Новости
Квантовые алгоритмы: путь к вычислительной революции
Мнения
Китайская Alibaba инвестирует 380 млрд юаней в искусственный интеллект
Новости
Галактику-канибала обнаружили в 88 млн световых годах от Земли
Космос
Посмотрите, как крутится «мельница» солнечных батарей на МКС
Космос
Китайские инженеры создали небольшого робота, который движется как гепард
Новости