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

20099Нейронаука одиночества: есть ли в мозге клетки, которые страдают? 20098Почему глаза так долго привыкают к темноте — и что за этим стоит? 20097Мыть или не мыть рис: что реально происходит в кастрюле 20095Мне не предоставили текст для написания статьи. 20094Мыть или не мыть рис: что реально происходит в кастрюле 20092Почему глаза так долго привыкают к темноте — и что за этим стоит? 20087Игла сквозь череп: медицинский случай с рыбой-иглой и задачей, которую хирурги решали... 20085Живая квантовая сеть в Нью-Йорке: как Qunnect пытается построить интернет, который нельзя... 20084Живые обои: дрожжи, алгинат и 3D-принтер вместо поклейки 20083ИИ-агент уничтожил базу данных за 9 секунд и сам же признался в этом 20082CVE-2026-5027: почему уязвимость в Langflow уже активно эксплуатируется хакерами? 20081GreatXML: новый обход BitLocker через Recovery Partition 20080Июньский Patch Tuesday 2026: 206 уязвимостей, три zero-day и неуправляемый ИИ в поиске дыр
Ссылка