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