Mašinų mokymosi modelis paspartins švarios energijos gamybą

Skirtingai nuo kai kurių daug laiko reikalaujančių ir sudėtingų modelių, naujasis modelis yra greitas, lengvai naudojamas

paieška ir analizė, o kodas yra nemokamai prieinamas visiems mokslininkams ir inžinieriams.

Raktas kuriant efektyvesnį ir patogesnį vartotojuimodelio vartotojui tai buvo sudėtingų ir skaičiavimais brangių parametrų, reikalaujančių kvantinių mechaninių skaičiavimų, pakeitimas paprastesniais ir chemiškai aiškinamais analizuojamų molekulių parašų aprašais. Jie teikia svarbius duomenis apie reikšmingiausias chemines medžiagų dalis, turinčias informacijos apie PCE, generuodamos informaciją. Ateityje jis gali būti naudojamas kuriant patobulintas medžiagas.

Naujas metodas galėtų žymiai pagreitintiefektyvesnių saulės elementų kūrimo procesas tuo metu, kai atsinaujinančios energijos paklausa ir jos svarba mažinant anglies dvideginio išmetimą niekada nebuvo didesnė. Rezultatai buvo paskelbti žurnale NatureSkaičiavimo medžiagos.

Po dešimtmečių naudojimo silicio, kurisyra palyginti brangus ir nepakankamai lankstus, vis daugiau dėmesio skiriama organiniams fotovoltiniams elementams (OPV, organiniams fotovoltiniams elementams), kurie pigiau gaminami, taip pat yra universalesni ir lengviau perdirbami. 

Pagrindinė problema yra rūšiavimasdidžiulis kiekis potencialiai tinkamų cheminių junginių, kuriuos galima sintetinti (pritaikyti mokslininkų) naudoti OPV. Mokslininkai jau anksčiau bandė naudoti mašininį mokymąsi, kad išspręstų šią problemą. Tačiau daugeliui šių modelių prireikė daug laiko, jiems reikėjo didelės skaičiavimo galios ir juos buvo sunku atkurti. Svarbiausia, kad jie nepateikė pakankamai rekomendacijų eksperimento mokslininkams, dirbantiems su naujais žaliosios energijos įrenginiais.

Dabar dr. Nastarano vadovaujamas darbasMeftahi ir profesorius Salvi Russo iš RMIT universiteto kartu su profesoriaus Udo Bacho komanda iš Monasho universiteto sėkmingai išsprendė daugelį šių problemų.

Daugelis kitų modelių naudojaelektroniniai deskriptoriai, kurie yra sudėtingi, skaičiavimo intensyvūs ir neatitinka cheminio aiškinimo. Tai reiškia, kad eksperimentinis chemikas ar mokslininkas negali semtis idėjų iš šių modelių, norėdamas kurti ir sintetinti medžiagas laboratorijoje. Mokslininkų bendradarbiavimas paskatino sukurti „BioModeller“ programą, kuri sudarė naujo atvirojo kodo modelio pagrindą. Naudodamiesi ja, mokslininkai pasiekė patikimų ir nuspėjamų rezultatų ir, be kita ko, kiekybiškai įvertino santykį tarp tiriamų molekulinių parašų ir būsimų OPV prietaisų efektyvumo.

Skaityti daugiau

Nežinomi gyvūnai, panašūs į kempines, rasti Antarktidos lede

Antarktidoje esanti „Brunt“ lentyna griūna 5 metrų per dieną greičiu

Abortas ir mokslas: kas nutiks gimdantiems vaikams