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

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка