연구원들은 항상 매우 특정한 특성을 가진 재료를 찾고 있다고 설명했습니다.
따라서 과학자들은모든 프로젝트의 자료를 자동으로 찾는 인공 지능 (AI). Carnegie Mellon University와 University of Calgary의 연구팀은 알고리즘을 개선하여 원하는 속성을 가진 재료를 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다.
“재료의 양이 너무 많기 때문에재료의 특성을 실험적으로 계산적으로 연구하는 것은 크고 매우 어렵습니다. 따라서 우리는 속성을 빠르게 예측할 수있는 알고리즘을 만들었습니다. "
카네기멜론대학교 연구진
알고리즘이 속성을 예측할 수 있기 때문에다양한 재료로 연구뿐만 아니라 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 알고리즘은 태양 전지판에 적합한 열적 특성을 가진 재료를 찾을 수 있습니다. 또한 약물을 만드는 데 필요한 재료를 식별 할 수 있습니다. 알고리즘을 사용하기 위해 연구원은 간단히 쿼리를 입력하고 원하는 속성을 찾을 수 있습니다.
“이 알고리즘을 사용하고몇 초 안에 원하는 옵션을 표시 할 수 있도록 딥 러닝 모델을 훈련합니다. 이런 식으로 다양한 재료의 물성을 높은 정확도로 예측해 다양한 분야에 적용 할 수있을 것”이라고 말했다.
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