-
比原始资料强8倍，清华、武汉理工团队用AI筛选高熵电介质资料
编辑 | 萝卜皮电介质资料能够储存和释放电荷，广泛应用于电容器、电子和电力系统中。它们因其高功率密度和快速推戴特性，被用于混合动力电动汽车、便携式电子设备和脉冲电力系统等领域，但其能量密度仍需进一步提高。高熵策略已成为提高储能本能的有效方法，然而，在高维组成空间中创造新的高熵系统对于传统的试错实行来说是一个巨大的挑战。武汉理工大学、清华大学、宾夕法尼亚州立大学的钻研团队鉴于相场摹拟和有限的实行数据…- 4
- 0
-
AI 助力下仅耗时 3 月，英 Materials Nexus 成功开发新型无稀土永磁资料 MagNex
英国企业 Materials Nexus 近日宣布在 AI 平台的助力下仅耗时三月就实现了无稀土永磁资料 MagNex 开发。▲ MagNex 生产场景永磁资料被广泛用于电动汽车、机器人、无人机和风力发电机等行业，而含稀土元素的永磁资料磁性远强于保守永磁体，是这些应用的最佳选择。稀土元素的紧缺，加之对高磁性永磁体的旺盛需要，导致稀土永磁资料的供应不足近在眼前。开发出可替代稀土永磁体的无稀土永磁资料…- 4
- 0
-
六个主动化实验室联合AI，创造21种先进新资料，全程无人类参与
编辑 | ScienceAI科学家要被替代了？由六个主动化实验室组成的全球联盟，在人工智能 (AI) 的监督下，着手生产新型激光资料，将歇息从分解到尝试分开。来自多伦多大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、不列颠哥伦比亚大学、波兰科学院等组成的 33 位科学家合作，提出了一种基于云的策略，该策略支持非本地化和异步的设计-制造-尝试-分析周期。该研讨共产生了 621 种新化合物，创造了 21 种最先进…- 6
- 0
-
微软和 PNNL 合作研讨，AI 发明的新资料可以增加电池中锂的利用
编辑 | X微软和美国动力部下属的西北太平洋国家实验室 (PNNL) ，利用人工智能（AI）和超等估计发明了一种全新物资，可以增加电池中锂的利用。迷信家示意，这类资料大概会增加高达 70% 的锂用量。自发明以来，这类新资料已被用于为灯泡提供动力。微软研讨人员利用人工智能和超等估计机，在不到一周的时间内将 3200 万种潜在无机资料挑选为 18 种有前途的候选资料——如果利用传统的实验室研讨方法，这…- 3
- 0
-
ScienceAI 2023「AI+资料&化学」专题年度回顾
编辑 | KX传统的科学摸索方式是「爱迪生式」的试错法。资料研发周期非常长，而且耗费的人力物力也是巨大的，并且存在偶然性。新资料的计划与研发往往面临挑战：急需的新资料难以快速筛选计划，而计划出的新资料又难以找到高效且低成本的分解配方，拥有分解配方的新资料又会面临规模化的长周期摸索。以我国为例，工信部对 30 余家庞大骨干企业调查结果显示，130 种关键资料中，有 32% 国内完全空白、54% 虽能…- 12
- 0
-
生成模型揭示资料无序的秘密，改善功能资料设计
编辑 | 绿萝压电资料可以因机械变形产生电场，也可以因电场作用产生机械变形，这种固有的机-电耦合效应使得压电资料在工程中得到了广泛的应用。在资料科学领域，了解搀杂资料中的不同布局混乱是否具有有价值的功能，其中一个关键挑战是识别特定样品中的混乱类型。新加坡国立大学的一个研讨小组通过将压电资料畴界（domain boundary）中的各种布局混乱压缩为一小组单纯的多标准几率限定来解决这一挑战。根据这些…- 3
- 0
-
专访MIT贾皓钧&段辰儒博士：AI4S时代的化学资料发觉——「AI炼金术」
作者 | MIT 贾皓钧&段辰儒博士编辑 | 凯霞大家可能从小就听说过爱迪生尝试上千种资料作为灯丝，凭着不断试错法子以及永不言弃的精神，最后研发出日用白炽灯的故事——天才靠的是百分之一的灵感和百分之九十九的汗水。然而，随着科学的进步和现代社会的发展，新型资料的研发变得愈发复杂。现在，研讨者经常需要在上百万大小的资料空间同时优化数十个不同的本质，以寻找适用于电池、半导体、催化剂和合金等规模的…- 7
- 0
-
准确率达 95%，机械进修预计复杂新资料合成
编辑/绿萝科学家和机构每年都投入非常多的资源来发觉新资料，以期为燃料提供催化剂。随着自然资源的减少，以及对更高价值和先进性能产品的需求增长，钻研职员越来越多地关注到纳米资料。但识别新资料的连续尝试方法对资料发觉施加了不可逾越的限制。近日，美国西北大学和丰田钻研所（TRI）的钻研职员应用机械进修来指导新纳米资料的合成，消除了资料发觉相关的障碍。这种训练有素的算法，可通过界说数据集来准确预计可用于清洁…- 6
- 0
扫码打开当前页
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×