Az AI segít gyorsan meghatározni az anyagok összetételét és tulajdonságait

A kutatók elmagyarázták, hogy a röntgendiffrakciós (XRD) elemzés döntő szerepet játszik az új

Például kristályos szerkezeti anyagok elemzésére használják, hogy megtudják, hol tudnakA tudósok azonban megjegyzik, hogy ez a módszer gyakran megköveteliKézi feldolgozás, időigényesek és nem méretezhetők." Annak érdekében, hogy az új anyagokat gyorsabban felfedezzük és optimalizáljuk az autonóm, nagy áteresztőképességű kísérletek révén, új módszerekre van szükség" – jegyzik megők.

Most a Liverpooli Egyetem csapatabemutatott egy módszert, ahol a mesterséges intelligencia felhasználható a röntgenadatok gyors és pontos elemzésére. Ez egy mesterséges intelligencia ügynök, az úgynevezett Crystallography Companion Agent (XCA). Az XCA offline fázisazonosítást végezhet az XRD adatokból a mérés során. A szer alkalmas szerves és szervetlen anyagokra egyaránt. Ezeket a méréseket fizikailag korrekt röntgendiffrakciós adatok nagyszabású szimulációi teszik lehetővé, amelyeket az algoritmus betanítására használnak.

Egy új fotószínezési technika mesterséges intelligenciát és a bőr fényre adott válaszát használja

Az ügynök egyedülálló tulajdonsága, amelyet a csapat a feladatukhoz igazított, az, hogy képesÁltalában a neurális hálózatok hozzák meg a végső döntést, még akkor is, ha az adatok nem támogatjákEgy bizonyos következtetés, míg a tudós nem biztos a következtetéseiben, és megvitatja az eredményeket más kutatókkal.

„Ez a döntéshozatali folyamat az új modellbena tudósok vitájához hasonlóan csak az AI több modellje vesz részt ezekben - jegyzik meg a kutatók. "Ez azt jelenti, hogy a folyamatnak nincs szüksége kézi, emberi címkével ellátott adatokra, és megbízhatóan működik a kísérleti összetettség számos forrásával."

Olvass tovább

Létrehozták az első pontos világtérképet. Mi a baj mindenki mással?

A találékonyság helikopter sikeresen felszáll a Marson

A NASA elmondta, hogyan szállítják a Mars mintáit a Földre