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 впервые наблюдали, как орангутанг занимается самолечением
Наука
SpaceX не смогла скрыть полет ракеты над Россией: в сети публикуют фото
Космос
Зонд «Эйнштейн» показал первую партию редких космических фото
Космос
Миссию по доставке образцов с загадочной стороны Луны запустили в Китае
Наука
Ученые подтвердили ключевые события из Библии
Наука
Недалеко от нас есть планета, где ветер дует быстрее пули
Космос
Найден необычный способ бороться с хроническим стрессом
Наука
Посмотрите на самый редкий торнадо, который пронесся над США
Наука
Над Землей пролетел астероид, который вращался быстрее всех остальных
Космос
Ученые показали лицо женщины, которая жила 75 000 лет назад
Наука
Анализ генов показал, как древние водоросли вышли на поверхность планеты
Наука
Древняя технология поможет вырастить растения на Марсе, считают ученые
Космос
Физики из MIT добились рекордной близости между атомами для квантовых исследований
Наука
В Германии на ветряную электростанцию впервые установили деревянные лопасти
Новости
Инженеры разработали искусственную пиявку для безболезненного забора крови у детей
Наука
Solar Orbiter запечатлел «пушистую» корону Солнца в завораживающих деталях
Космос
Китай отправляет миссию на обратную сторону Луны: как смотреть онлайн
Космос
ИИ нашел асимметрию материи и антиматерии на Большом адронном коллайдере
Наука
TikTok вернулся в Россию? Что известно прямо сейчас
Новости
В Японии разработали устройство 6G, которое передает данные со скоростью 100 Гбит/с
Новости