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                                        系统研究-利用所开发的人工智能系统发现一种材料

                                        穆加贝举行国葬

                                        康奈爾大學計算科學教授、主要研究人員Carla Gomes教授表示:「問題迫使我們開發全新的方法,真正推進人工智能前沿領域,獲得物理上有意義的解決方案。」當時,研究人員正在尋找一種催化劑,以改進汽車燃料電池。這種催化劑能讓汽車用甲醇替代難以儲存的氫,甲醇的效率可能要高得多。

                                        加州理工學院的研究員John Gregoire博士表示:「但是,我們已知的材料中,都不能充當有效的甲醇氧化催化劑,因此需要一種新材料。想要找到可行的催化劑,需要對元素周期表上的所有元素進行組合,這個數量太大了,不能做傳統實驗。」

                                        為了迎接這一挑戰,Gomes和同事開發名為「晶體」(CRYSTAL)的系統,用於晶體相位映射。該系統包括多個機械人程序,分別負責問題的不同部分,預測各種組合的相位結構,並確保這些預測符合熱力學規則。機器學習系統通常學習使用大量帶註釋的訓練數據解決問題。例如,通過標記為「狗」或「貓」的圖像集訓練區分狗和貓的算法。但是,在此次研究中,沒有現成的標記數據,因此,CRYSTAL需要能夠從無標記數據中得出推論,這一過程被稱為無監督學習。「對於單一系統來說,這將是壓倒性的,是不可能實現的。」Gomes 說,「但是,如果我們靈活地將多代理系統集中在一起,就能夠快速找到解決方案,並滿足所有的條件。「Gomes稱,CRYSTAL的靈感部分來自IBM沃森超級計算機。

                                        (圖源:康奈爾官網)訊 據外媒報道,由康奈爾大學(Cornell)領導的研究小組,利用所開發的人工智能系統發現一種材料,有望製造更高效燃料電池。該系統依賴於眾多算法機械人程序,每個執行不同的任務,篩選成百上千的元素組合,創建相位圖,即原子之間的排列,人類可以據此確定哪些是可以使用的新材料。

                                        通過CRYSTAL系統,研究人員識別出一種獨特的催化劑,它由三種元素結晶成一定的結構,對甲醇氧化有效,可以用於基於甲醇的燃料電池。Gregoire表示:「這一重要發現,挑戰我們對催化的理解,也是設計下一代催化劑的重要研究方向。」

                                        研究人員還需要了解材料的晶體結構或相結構,因為固體可能具有多種相結構,而每一種結構作為催化劑的行為都不同。「人類可以解決包含兩個元素的簡單合成系統的相位圖,」Gregoire說,「但是,超過兩個元素時,人類需要處理的信息太多,因此需要人工智能的幫助。然而,現有機器學習方法並不適合嚴苛的科學研究。因為解決方案不僅必須是可信的,而且必須遵守物理和化學定律。「

                                        今日关键词:胡军父亲去世