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

19521Банковский троян VENON на Rust атакует Бразилию с помощью девяти техник обхода защиты 19520Бонобо агрессивны не меньше шимпанзе, но всё решают самки 19519Почему 600-килограммовый зонд NASA падает на Землю из-за солнечной активности? 19518«Липовый календарь»: как расписание превращает работников в расходный материал 19517Вредоносные Rust-пакеты и ИИ-бот крадут секреты разработчиков через CI/CD-пайплайны 19516Как хакеры за 72 часа превратили npm-пакет в ключ от целого облака AWS 19515Как WebDAV-диск и поддельная капча помогают обойти антивирус? 19514Могут ли простые числа скрываться внутри чёрных дыр? 19513Метеорит пробил крышу дома в Германии — откуда взялся огненный шар над Европой? 19512Уязвимости LeakyLooker в Google Looker Studio открывали доступ к чужим базам данных 19511Почему тысячи серверов оказываются открытой дверью для хакеров, хотя могли бы ею не быть? 19510Как исследователи за четыре минуты заставили ИИ-браузер Perplexity Comet попасться на... 19509Может ли женщина без влагалища и шейки матки зачать ребёнка естественным путём? 19508Зачем учёные из Вены создали QR-код, который невозможно увидеть без электронного... 19507Девять уязвимостей CrackArmor позволяют получить root-доступ через модуль безопасности...
Ссылка