Токийские ученые открыли новый метод изучения свойств материалов

В исследовании, опубликованном в Advanced Intelligent Systems, ученые из Института промышленных наук Токийского университета использовали спектроскопию, метод изучения электромагнитных излучений, для определения свойств органических молекул.

Ученые отметили, что если свойства материалов можно будет надежно предсказывать, то процесс разработки новых продуктов для огромного спектра отраслей промышленности станет быстрее и проще. В исследовании они использовали спектроскопию потерь ядра для определения свойств органических молекул с помощью машинного обучения.

Методы спектроскопии структуры нужны для определения информации об электронах и, следовательно, атомах в материалах. Они обладают высокой чувствительностью и разрешением и используются для исследования материалов в десятках сфер: от электронных устройств до систем доставки лекарств.

Но ученые не знают, есть ли связь между спектральными данными и свойствами материала — такими как оптические свойства, электронная проводимость, плотность и стабильность. Однако новую модель обучили так, что она правильно предсказывает обширные свойства материалов, такие как молекулярный вес и внутренняя энергия.

«Новый метод очень полезен для разработки материалов, поскольку он может выявить, где, когда и как возникают определенные свойства, — сказал автор исследования Теруясу Мидзогути. — Такие, как внутренняя энергия и молекулярная масса».


Читать далее

Хокинг был прав, но иногда ошибался: самые смелые идеи ученого

Астрономы выяснили, что Земля и Солнечная система находятся в гигантском магнитном туннеле

Замерзший мамонт и человек в «асфальте»: как природа останавливает время

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Больше миллиона Гбит в секунду: японцы побили рекорд скорости передачи данных по оптоволокну
Новости
Хаос во благо: физики создали новый инструмент для квантового мира
Наука
Hugging Face выпустила недорогих человекоподобных роботов с открытым кодом
Новости
Китайский аккумулятор для электромобиля выдержал наезд 36-тонного танка
Новости
Воспитанники детских домов изучат основы работы с нейросетями
Новости
Четвероногий робот из Цюриха научился играть в бадминтон с людьми
Новости
В MIT раскрыли механизм набора веса из-за жирной пищи и как обратить его вспять
Наука
60 000 лет рядом: ученые выяснили, кто стал первым паразитом человека
Наука
Ректора Университета Иннополис избрали членом-корреспондентом РАН
Иннополис
В Корее робопса научили паркуру и бегу по стенам: посмотрите, что он может
Новости
Древний череп «человека-муравья» нашли в Аргентине
Наука
На селфи марсохода попал неожиданный объект: его заметили не сразу
Космос
Посмотрите на двух морских коньков, которых застукали за «поцелуем» в океане
Наука
Почти 10 000 роутеров Asus тайно заразили: как проверить свой и защититься
Новости
Ракета будет доставлять товары с AliExpress за час по всему миру: ее испытали в Китае
Новости
В России пригрозили «душить» иностранные сервисы: кто в опасности
Новости
Boston Dynamics усовершенствовала систему восприятия гуманоидного робота Atlas
Новости
Наклейка на лоб анализирует мозговые волны и предсказывает переутомление
Наука
Посмотрите на робота-трансформера, который меняет форму прямо в полете
Новости
Китай отправил миссию за образцами горных пород с квазиспутника Земли
Космос