​Отличное решение с использованием ИИ из Массачусетского технологического университета.

Команда исследователей представила нейронную сеть, которая позволяет искать в теоретических списках новые материалы с противоречивыми критериями поиска. Например, вам требуется создать аккумулятор или другое связанное с энергией устройство. Для этого необходимо прошерстить множество потенциальных материалов и провести квантовое моделирование, что является крайне длительным и трудоемким процессом.

Представленный ИИ был натренирован на наборе из нескольких сотен возможных материалов для определения взаимосвязи между их химическим составом и физическими свойствами. После обучения и обработки алгоритм представляет результаты в виде графиков с самыми релевантными образцами, а также показывает степень уверенности сделанного прогноза.

В качестве демонстрации работы системы авторы отобрали восемь наиболее перспективных материалов для аккумуляторной батареи из 3 млн кандидатов. По их словам, подобный процесс отбраковки обычными аналитическими методами занял бы около 50 лет, но алгоритм справился всего за пять недель.

#hey_news
Источник: ACS Publications