.Machine learning used to predict synthesis of complex novel materials
mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9 .Machine learning used to predict synthesis of complex novel materials 복잡하고 새로운 재료의 합성을 예측하는 데 사용되는 기계 학습 에 의해 노스 웨스턴 대학 기계 학습은 재료 검색을 가능하게 합니다. 크레딧: 노스웨스턴 대학교 DECEMBER 22, 2021 과학자들과 기관들은 세계에 활력을 불어넣을 새로운 물질의 발견에 매년 더 많은 자원을 할애하고 있습니다. 천연 자원이 감소하고 더 높은 가치와 고급 성능 제품에 대한 수요가 증가함에 따라 연구자들은 점점 더 나노 물질에 관심을 갖게 되었습니다. 나노 입자는 이미 에너지 저장 및 변환에서 양자 컴퓨팅 및 치료에 이르기까지 다양한 응용 분야에 적용되고 있습니다. 그러나 나노화학이 가능하게 하는 광대한 구성 및 구조 조정 가능성을 감안할 때, 새로운 물질 을 식별하기 위한 일련의 실험적 접근 은 발견에 극복할 수 없는 한계를 부과합니다. 이제 Northwestern University와 Toyota Research Institute(TRI)의 연구원들은 기계 학습 을 성공적으로 적용 하여 새로운 나노 물질의 합성을 안내하여 물질 발견과 관련된 장벽을 제거했습니다. 고도로 훈련된 알고리즘은 정의된 데이터 세트를 결합하여 청정 에너지, 화학 및 자동차 산업의 프로세스를 촉진할 수 있는 새로운 구조를 정확하게 예측합니다. 노스웨스턴 나노기술 전문가이자 이 논문의 교신저자인 Chad Mirkin은 "우리는 모델에 최대 7가지 요소의 혼합물이 이전에 만들어지지 않은 것을 만들 수 있는지 알려달라고 요청했습니다."라고 말했습니다.