QuData AI – новий рівень онлайн-спілкування!

Заощаджуйте час та отримайте найкраще рішення для своїх завдань. Помічник QuData AI розроблений на передовій технології ChatGPT та миттєво відповість на всі ваші запитання.


Відкрити чат

Новини

Свіжі новини та корисні статті про штучний інтелект і машинне навчання

Створення нових матеріалів за допомогою машинного навчання

У сфері зеленої енергетики на перетині людського інтелекту та технологічних інновацій формується потужна синергія. Дослідники з Університету Кюсю, Університету Осаки та Центру художньої кераміки інтегрують можливості машинного навчання (МН) у галузь матеріалознавства. Ця співпраця не лише прискорює пошук матеріалів для технологій зеленої енергетики, а й сприяє розвитку нових часів, коли штучний інтелект розширює можливості наукових досліджень.

Глобальні пошуки рішень для сталої енергетики спонукали вчених досліджувати нетрадиційні шляхи. Твердооксидні паливні елементи, призначені для виробництва енергії з екологічно чистого палива, такого як водень, стали лідерами в змаганні за вуглецево-нейтральні джерела енергії. Однак традиційні методології відкриття матеріалів створювали значні проблеми, обмежуючи масштаби дослідження. Визнаючи трансформаційний потенціал штучного інтелекту, дослідники взялися за подолання цих обмежень і переосмислення предмету матеріалознавства.

В основі цієї зміни парадигми лежить комплексна структура, яка бездоганно інтегрує високопродуктивний обчислювальний скринінг і алгоритми машинного навчання. Такий багатовимірний підхід дозволяє дослідникам динамічно вивчати матеріали поза межами традиційних методів, розкриваючи весь потенціал штучного інтелекту в пошуках зеленої енергії.

У твердооксидних паливних елементах ефективний потік іонів водню має важливе значення для виробництва енергії. Тут МН постає як трансформаційна сила. Дослідницька група використовує алгоритми машинного навчання для аналізу широкого спектру оксидів і домішок, розшифровуючи складні фактори, що впливають на протонну провідність. На відміну від традиційного методу спроб і помилок, цей підхід на основі штучного інтелекту прогнозує оптимальні комбінації матеріалів, прискорюючи швидкість і підвищуючи точність процесу їх відкриття.

Поєднання штучного інтелекту та людської інтуїції дозволило швидко ідентифікувати два нових матеріали для твердооксидних паливних елементів. Один матеріал, що вирізняється своєю кристалічною структурою селеніту, є першим відомим протонним провідником такого роду. Другий – демонструє шлях високошвидкісної провідності протонів, що кидає виклик встановленим нормам. Хоча отримані рівні провідності вже є багатообіцяючими, вчені очікують значних покращень завдяки подальшим дослідженням.

Матеріалознавство з його складними проблемами знайшло надійного союзника в штучному інтелекті та машинному навчанні. Традиційні підходи часто стикаються зі складнощами, що виникають через точкові дефекти в матеріалах. Моделі МН, навчені на основі хімії дефектів, які можуть бути інтерпретовані, легко орієнтуються в цьому складному ландшафті. Ці моделі не лише надають кількісні прогнози, але й пропонують важливу інформацію для вибору синтезованих комбінацій домішок, що є ще одним прикладом трансформаційного потенціалу МН для матеріалознавства.

Наразі ми знаходимося на перехресті наукових досліджень і технологічної майстерності. Інтеграції штучного інтелекту рухають нас у майбутнє, де екологічні рішення в галузі енергетики – це не просто бажання, а відчутна реальність. Окрім безпосередніх успіхів у відкритті матеріалів, ця співпраця створює прецедент ключової ролі, яку може відіграти МН у формуванні траєкторії наукових досліджень. З кожним відкриттям ми наближаємося до світу, де стійкі енергетичні рішення стають невід’ємною частиною нашого спільного майбутнього, завдяки безмежному потенціалу партнерства людини та ШІ.