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机器学习帮助科学家发现新材料

发布时间:  浏览: 次  作者:女性门户
sdaidiya.cnLOS ALAMOS,NM,5月9日(UPI) - 传统上,材料科学家使用反复试验和直觉的结合来发现和完善具有有利特性的新材料。不断增加的化学复杂性使得这一策略过于耗费时间。为了加快这一过程,洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员试图将机器学习与有针对性的实验结合起来。该团队的“基于信息学的自适应设计策略”成功地加速了材料发现过程。 “我们所做的是表明,从相对较小的良好控制实验数据集开始,可以迭代地指导后续实验寻找具有所需目标的材料,”洛杉矶阿拉莫斯的物理学家和材料科学家Turab Lookman在新闻发布会adrianadel.com上说,由洛斯阿拉莫斯的高性能超级计算机驱动的机器学习算法有效地将试错过程数字化。实验室实验有助于解决算法产生的不确定性。“目标是将材料投入市场的时间和成本减少一半,“Lookman说。”我们所展示的是一个基于机器学习和设计基础的数据驱动框架,可以比以前更快地发现具有目标属性的新材料。” Lookman和他的同事们习惯于指导他们搜索形状记忆合金具有低散热性,但研究人员表示,机器学习可以指导其他材料类别和其他材料质量的发现。研究人员上个月在Nature Communications期刊上发表了他们的研究成果。m.hehainy.cn

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