Ssylka

Как искусственный интеллект совершил прорыв в создании электронных полимеров?

В лаборатории Аргонн, входящей в систему Министерства энергетики США, группа исследователей разработала революционную автоматизированную систему Polybot, способную самостоятельно создавать и тестировать электронные полимеры. Результаты этого прорывного исследования были опубликованы в престижном научном журнале Nature Communications.
Как искусственный интеллект совершил прорыв в создании электронных полимеров?
Изображение носит иллюстративный характер

Ведущий ученый проекта Джи Сюй совместно с computational-специалистом Генри Чаном и исследователем Айкатерини Вриза создали систему, которая автономно управляет сложнейшими процессами производства полимерных материалов. Polybot способен одновременно контролировать множество параметров, включая проводимость материалов и дефекты покрытия.

Главным достижением системы стала способность обрабатывать почти миллион различных комбинаций параметров производства, что практически невозможно при традиционном подходе. Это позволило создавать высококачественные тонкие пленки с оптимальными характеристиками проводимости.

Исследование проводилось на базе нескольких ведущих научных центров, включая Центр наноматериалов и Исследовательский центр материаловедения. Для характеристики полученных материалов использовался Национальный источник синхротронного излучения II в Брукхейвенской национальной лаборатории.

Разработанная технология открывает широкие перспективы для создания носимой электроники, печатных электронных устройств и современных систем хранения энергии. Особую ценность представляет созданная исследователями база данных, доступная научному сообществу.

Polybot не только производит материалы, но и обладает продвинутыми возможностями обработки и анализа изображений. Это позволяет системе самостоятельно оценивать качество получаемых образцов и корректировать параметры производства.

Созданная технология закладывает фундамент для масштабного промышленного производства электронных полимеров и становится основой для дальнейшего развития систем искусственного интеллекта в материаловедении. Открытый характер исследования способствует развитию новых научных проектов в этой области.


Новое на сайте

19026Станет ли бактериальная система самоуничтожения SPARDA более гибким инструментом... 19025Насколько опасной и грязной была вода в древнейших банях Помпей? 19024Гравитационная ориентация и структура космических плоскостей от земли до сверхскоплений 19023Сколько частей тела и органов можно потерять, чтобы остаться в живых? 19022Зачем Сэм Альтман решил внедрить рекламу в бесплатные версии ChatGPT? 19021Хитроумная маскировка вредоноса GootLoader через тысячи склеенных архивов 19020Удастся ли знаменитому археологу Захи Хавассу найти гробницу Нефертити до ухода на покой? 19019Действительно ли «зомби-клетки» провоцируют самую распространенную форму эпилепсии и... 19018Генетический анализ мумий гепардов из саудовской Аравии открыл путь к возрождению... 19017Вредоносная кампания в Chrome перехватывает управление HR-системами и блокирует... 19016Глубоководные оползни раскрыли историю мегаземлетрясений зоны Каскадия за 7500 лет 19015Насколько глубоки ваши познания об эволюции и происхождении человека? 19014Как уязвимость CodeBreach в AWS CodeBuild могла привести к глобальной атаке через ошибку... 19013Затерянный фрагмент древней плиты пионер меняет карту сейсмических угроз Калифорнии 19012Генетические мутации вызывают слепоту менее чем в 30% случаев вопреки прежним прогнозам