ИИ ускорит разработку новых материалов для хранения водорода и CO2

Ученые из Грацского технологического университета значительно улучшили моделирование металлоорганических каркасов (MOFs) с помощью машинного обучения, что значительно ускоряет разработку и применение новых MOFs. Исследователи опубликовали свой метод в журнале npj Computational Materials. До этого использовались силовые поля, параметризованные на основе экспериментов, однако их результаты оказались недостаточно надежными. Теперь использование машинного обучения кардинально изменяет эту ситуацию. Машинно-обучаемые потенциалы адаптируются к квантово-механическим симуляциям с использованием ново разработанных алгоритмов. Это позволяет значительно ускорить расчеты при сохранении точности. Новая стратегия симуляции позволит исследователям надежно разрабатывать на компьютере индивидуальные структуры MOFs, включая оптимизацию теплопереноса, электропроводности и термической стабильности....

04:10, 07.06.2024

Рубрика: «Наука и Технологии» Поделиться:

В Китае испытали бомбу на основе водорода, но без использования ядерных материалов Китайские исследователи успешно испытали взрывное устройство на основе водорода, в котором ...

Новый материал для хранения водорода вмещает его вчетверо больше, чем аналоги Учёные из Сколтеха, Института кристаллографии имени А. В. Шубникова РАН и научных центров ...

Китай ускорит разработку нейроинтерфейсов для здравоохранения Национальное управление медицинских продуктов Китая опубликовало новый документ с мерами п ...

Porsche ускорит разработку нового компактного кроссовера с ДВС и гибридом Porsche пересматривает свою продуктовую стратегию: после акцента на электромобили компания ...