新しい AI は、たとえば、リチウムを伝導する固体材料のファミリーをすでに発見しています。これは役に立ちます
化合物の組み合わせは無数にあるため、新しい有用な材料を発見することは難しく、時間がかかりますが、どれが最も有望であるかを確実に知ることは不可能です。
マット・ロセンスキー教授率いるリバプール大学の新しい論文の著者らは、この問題を解決するための新しいAIを開発した。
このアルゴリズムは、既知の材料間の関係を調査し、役立つ可能性のある組み合わせをランク付けします。これにより、実験がより効率的になります。
この共同アプローチは、コンピューター分析の速度と、研究者の専門知識と批判的思考を組み合わせたものです。これらすべてを組み合わせることで、優れた結果が得られます。
マット・ロセンスキー、リバプール大学教授
新しい作品の作者は、自分たちのアルゴリズムがこれは世界社会に、今日電池や機器に使用されている少数の一般的な材料を再考させることになるだろう。 AI は、将来のテクノロジーに向けた新しい効果的な化合物の作成に役立つだろうと、ロセンスキー氏は述べています。
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