The article has been automatically translated into English by Google Translate from Russian and has not been edited.
Переклад цього матеріалу українською мовою з російської було автоматично здійснено сервісом Google Translate, без подальшого редагування тексту.
Bu məqalə Google Translate servisi vasitəsi ilə avtomatik olaraq rus dilindən azərbaycan dilinə tərcümə olunmuşdur. Bundan sonra mətn redaktə edilməmişdir.

Жасанды интеллект әлі жоқ жүздеген материалдарды ойлап тапты

Ғалымдар әлі жоқ 31 миллионнан астам материалдың құрылымы мен қасиеттерін болжай алатын жасанды интеллект алгоритмін жасады. тәуелсіз.

Фото: IStock

Калифорния университетінде, Сан-Диегода жасаған топтың айтуынша, M3GNet деп аталатын AI құралы ерекше қасиеттері бар жаңа материалдардың ашылуына әкелуі мүмкін.

Жаңа AI құралы туралы егжей-тегжейлі зерттеу Nature Computational Science ғылыми журналында 28 қарашада жарияланды.

M3GNet инженерлер смартфондардан бастап электр көліктеріне дейін қолданылатын литий-ионды аккумуляторлар үшін көбірек энергияны қажет ететін электродтарды іздеуде талдап жатқан әлі синтезделмеген материалдардың кең дерекқорын бірден толтыра алды.

Тақырып бойынша: Ер адам ерекше тасты қазып алып, оны алтын деп ойлады, бірақ оның тапқаны әлдеқайда құнды болып шықты.

Matterverse.ai дерекқоры және M3GNet алгоритмі материалдарды зерттеу кеңістігін шама бойынша кеңейтуі мүмкін.

Сан-Диего университетінің наноинженерлік профессоры Шью Пинг Онг M3GNet-ті «материалдарға арналған AlphaFold» деп сипаттады.

AlphaFold – ақуыз құрылымын болжау үшін Google DeepMind әзірлеген жасанды интеллект алгоритмі. Материалдарға эквивалент жасау үшін Онг және оның командасы периодтық кестенің барлық элементтері үшін әмбебап және жоғары дәлдікпен жұмыс істейтін терең оқу архитектурасын жасау үшін көп денелі графикалық нейрондық желілерді біріктірді.

Материалдың қасиеттері оның атомдарының орналасуымен анықталады. Дегенмен, мұндай схеманы алудың қолданыстағы тәсілдері көптеген элементтер үшін өте қымбат немесе тиімсіз, есептер NewsWise.

«Белоктар сияқты, біз оның қасиеттерін болжау үшін материалдың құрылымын білуіміз керек», - деді профессор Онг.

«Біз M3GNet жаңа химиялық қасиеттер мен материал құрылымдарын зерттеу қабілетімізді айтарлықтай кеңейтетін трансформация құралы екеніне шынымен сенеміз», - деп қосты ол.

Сізді қызықтыруы мүмкін: Нью-Йорктегі басты жаңалықтар, біздің иммигранттар туралы әңгімелер және Үлкен Алма өмірі туралы пайдалы кеңестер - бәрін ForumDaily Нью -Йорктен оқыңыз.

Енді команда болашақ ғылыми жаңалықтар үшін қандай материалдар пайдалы болуы мүмкін екенін зерттеуді жалғастыра отырып, дерекқордағы материалдардың көлемін айтарлықтай кеңейтуді жоспарлап отыр.

Matterverse.ai дерекқорындағы 31 миллион материалдың миллионнан астамы пайдалану үшін жеткілікті тұрақты деп есептеледі.

Форум күнін де оқыңыз:

Техастағы әйел туысын қызғанып, жалғызбасты әкенің үйін өртеп жіберді: қазір ол баспанасын қалпына келтіру үшін ақша іздеп жүр.

Американдық сияқты сөйлеңіз: АҚШ -та қандай идиомалар мен фразалар сізге «меншікті» болуға көмектеседі

Кез келген адам миллионер бола алады: әртүрлі мінездегі адамдар үшін бай болу жолдары

Разное Ликбез жасанды интеллект жаңа материалдар
Google News сайтындағы ForumDaily-ге жазылыңыз

Сіз АҚШ-тағы өмір және Америкаға иммиграция туралы маңызды және қызықты жаңалықтарды алғыңыз келе ме? - бізді қолда садақа бер! Сондай-ақ біздің парақшаға жазылыңыз Facebook. «Басымдықты көрсету» опциясын таңдап, алдымен бізді оқыңыз. Сондай-ақ, бізге жазылуды ұмытпаңыз Telegram каналы - көптеген қызықты нәрселер бар. Мыңдаған оқырмандарға қосылыңыз ФорумДайын әйел и ФорумДүниежүзілік Нью-Йорк - сіз онда көптеген қызықты және жағымды ақпарат таба аласыз. 



 
1166 сұраныс 2,139 секундта.