예를 들어, 새로운 AI는 이미 리튬을 전도하는 고체 물질 계열을 발견했습니다. 이것은 도움이 될 것입니다
새로운 유용한 재료를 발견하는 것은 화합물의 조합이 무한하기 때문에 어렵고 시간이 많이 소요되지만 어느 것이 가장 유망할지 확실히 아는 것은 불가능합니다.
Matt Rossensky 교수가 이끄는 리버풀 대학의 새로운 논문의 저자들은 이 문제를 해결하기 위해 새로운 AI를 개발했습니다.
알고리즘은 잠재적으로 유용할 수 있는 알려진 재료와 순위 조합 간의 관계를 탐색합니다. 이렇게 하면 실험이 훨씬 더 효율적이 됩니다.
이러한 협업적 접근 방식은 컴퓨터 분석의 속도와 연구자의 전문 지식 및 비판적 사고를 결합합니다. 이 모든 것이 합쳐지면 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다.
Matt Rossenski, 리버풀 대학교 교수
새 작품의 저자는 자신의 알고리즘이세계 공동체는 오늘날 배터리와 기기에 사용되는 소수의 대중적인 재료를 재고하게 될 것입니다. AI는 미래 기술을 위한 새롭고 효과적인 화합물을 만드는 데 도움이 될 것이라고 Rossensky는 말합니다.
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