Tekoäly auttaa määrittämään materiaalien koostumuksen ja ominaisuudet nopeasti

Tutkijat selittivät, että röntgendiffraktioanalyysillä (XRD) on ratkaiseva rooli uuden löytämisessä

materiaaleja.Sitä käytetään esimerkiksi uusien materiaalien kiderakenteiden analysointiin saadakseen selville, missä niitä voidaan käyttää. Tutkijat huomauttavat kuitenkin, että tämä menetelmä vaatii usein manuaalista käsittelyä, ne ovat työvoimavaltaisia ​​eivätkä skaalautuvia. "Tarvitaan uusia menetelmiä uusien materiaalien löytämiseksi ja optimoimiseksi nopeammin itsenäisten, tehokkaiden kokeiden avulla", he huomauttavat.

Nyt Liverpoolin yliopiston joukkueesitteli menetelmän, jossa tekoälyä voidaan käyttää röntgentietojen nopeaan ja tarkkaan analysointiin. Tämä on tekoälyn agentti nimeltä Crystallography Companion Agent (XCA). XCA voi suorittaa offline-vaiheentunnistuksen XRD-tiedoista mittauksen aikana. Aine soveltuu sekä orgaanisille että epäorgaanisille materiaaleille. Nämä mittaukset mahdollistavat fyysisesti oikean röntgendiffraktiodatan laajamittaiset simulaatiot, joita käytetään algoritmin kouluttamiseen.

Uusi valokuvien väritystekniikka käyttää tekoälyä ja ihon vastetta valoon

Ainutlaatuinen ominaisuus agentissa, joka on tiimitehtäväänsä mukautettuna on, että hän osaa epäillä. Tyypillisesti hermoverkot tekevät lopullisen päätöksen, vaikka tiedot eivät tue tiettyä johtopäätöstä, kun taas tiedemies olisi epävarma johtopäätöksistään ja keskusteli tuloksista muiden tutkijoiden kanssa.

”Tämä päätöksentekoprosessi uudessa mallissasamanlainen kuin tutkijoiden keskustelu, vain monet tekoälymallit osallistuvat niihin, tutkijat huomauttavat. "Se sanoi, että prosessi ei tarvitse manuaalista, ihmisen leimattua tietoa ja toimii luotettavasti monien kokeellisen monimutkaisuuden lähteiden kanssa."

Lue lisää

Ensimmäinen tarkka maailmankartta luotiin. Mitä vikaa kaikilla muilla on?

Nerokkuuden helikopteri lähtee onnistuneesti Marsista

NASA kertoi kuinka he toimittavat Marsin näytteitä maapallolle