比手动快13倍多,「机器人+AI」发现电池最佳电解质,加速质料研讨
编辑 | 紫罗传统的质料研发模式主要依赖「试错」的试验要领或偶然性的发现,其研发过程一般长达 10-20 年。虽然基于机器进修 (ML) 的数据驱动要领可以加速清洁能源技术新质料的设计,但由于缺乏大型高保真试验数据库,其在质料研讨中的实际利用仍然受到限制。近日,美国西北太平洋国家试验室和阿贡国家试验室的研讨团队,设计了一个高度自动化的职业过程,将高通量试验平台与最先进的主动进修算法相结合,可有效挑…- 4
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