AI는 재료의 구성과 속성을 빠르게 결정하는 데 도움이됩니다.

연구진은 X선 회절(XRD) 분석이 새로운

예를 들어, 결정질 구조 재료를 분석하여 가능한 위치를 찾는 데 사용됩니다그러나 과학자들은 이 방법이 종종수동 처리는 시간이 많이 걸리고 확장할 수 없습니다." 자율적이고 처리량이 많은 실험을 통해 새로운 물질을 더 빨리 발견하고 최적화하려면 새로운 방법이 필요하다"고 지적했다그들.

이제 리버풀 대학 팀X-ray 데이터를 빠르고 정확하게 분석하기 위해 인공 지능을 사용할 수있는 방법을 제시했습니다. 이것은 XCA (Crystallography Companion Agent)라는 인공 지능 에이전트입니다. XCA는 측정 중에 XRD 데이터에서 오프라인 위상 식별을 수행 할 수 있습니다. 이 에이전트는 유기 및 무기 재료 모두에 적합합니다. 이러한 측정은 알고리즘 훈련에 사용되는 물리적으로 정확한 X 선 회절 데이터의 대규모 시뮬레이션을 통해 가능합니다.

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팀이 작업에 적응한 에이전트의 고유한 기능은 다음을 수행할 수 있다는 것입니다.일반적으로 신경망은 데이터가 지원하지 않더라도 최종 결정을 내립니다과학자는 자신의 결론에 대해 확신하지 못하고 다른 연구자들과 결과를 논의할 것입니다.

“새로운 모델의이 의사 결정 과정은과학자들의 논의와 유사하게 몇 가지 AI 모델 만이 참여한다고 연구원들은 지적했다. "즉,이 프로세스는 수동으로 사람이 라벨을 지정한 데이터가 필요하지 않으며 실험적 복잡성의 여러 소스에서 안정적으로 작동합니다."

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