Mirkin
准确率达 95%,机器学习预测复杂新材料合成
编辑/绿萝科学家和机构每年都投入非常多的资源来发现新材料,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,研究人员越来越多地关注到纳米材料。但识别新材料的连续实验方法对材料发现施加了不可逾越的限制。近日,美国西北大学和丰田研究所(TRI)的研究人员应用机器学习来指导新纳米材料的合成,消除了材料发现相关的障碍。这种训练有素的算法,可通过定义数据集来准确预测可用于清洁能源、化学和汽车行业燃料的重要催化剂。该研究以「Machine learning–accelerated design
12/30/2021 12:48:00 PM
ScienceAI
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
智能体
技术
Gemini
马斯克
英伟达
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
Agent
Claude
腾讯
芯片
Stable Diffusion
蛋白质
具身智能
开发者
xAI
生成式
神经网络
机器学习
人形机器人
3D
AI视频
RAG
大语言模型
Sora
研究
百度
生成
GPU
工具
华为
字节跳动
计算
AGI
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
DeepMind
AI模型
特斯拉
场景
深度学习
亚马逊
架构
Transformer
MCP
Copilot
编程
视觉