Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Các nhà nghiên cứu đang áp dụng một trong những ứng dụng đầu tiên của học sâu ( Deep Learning ), máy tính công nghệ sử dụng để thực hiện thông minh các nhiệm vụ như nhận dạng ngôn ngữ và điều khiển phương tiện tự động cho lĩnh vực khoa học vật liệu.
Khám phá cách các nguyên tử như một lớp nguyên tử carbon được tìm thấy trong graphene, một trong những vật liệu mạnh nhất thế giới hoạt động để tạo ra vật liệu rắn hiện đang là chủ đề nghiên cứu chính trong lĩnh vực khoa học vật liệu, hoặc thiết kế và khám phá vật liệu mới. Tại Đại học Missouri, các nhà nghiên cứu của Đại học Kỹ thuật đang áp dụng một trong những ứng dụng đầu tiên của việc học sâu mà máy tính công nghệ sử dụng để thực hiện thông minh các nhiệm vụ như nhận diện ngôn ngữ và lái xe tự hành vào lĩnh vực khoa học vật liệu.
Yuan Dong, giáo sư trợ lý nghiên cứu về kỹ thuật cơ khí và hàng không vũ trụ và là nhà nghiên cứu chính của nghiên cứu cho biết: “Bạn có thể đào tạo một máy tính để làm những việc mà mọi người phải mất nhiều năm để làm. “Đây là một điểm khởi đầu tốt.”
Dong đã làm việc với Jian Lin, một giáo sư trợ lý về kỹ thuật cơ khí và hàng không vũ trụ, để xác định xem có cách nào để dự đoán hàng tỷ khả năng của các cấu trúc vật chất được tạo ra khi một số nguyên tử carbon trong graphene được thay thế bằng các nguyên tử phi carbon.
“Nếu bạn đặt các nguyên tử trong một số cấu hình nhất định, vật liệu sẽ hoạt động khác đi”, Lin nói. “Các cấu trúc xác định các thuộc tính. Làm thế nào bạn có thể dự đoán các tính chất này mà không cần thực hiện thí nghiệm? Đó là nơi các nguyên tắc tính toán xuất hiện.”
Lin và Dong đã hợp tác với Jianlin Cheng, Giáo sư Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính của William và Nancy Thompson tại MU, để đưa một vài nghìn kết hợp cấu trúc graphene đã biết và các đặc tính của chúng vào các mô hình học tập sâu. Từ đó, mất khoảng hai ngày để máy tính hiệu năng cao tìm hiểu và dự đoán các thuộc tính của hàng tỷ cấu trúc graphene có thể khác mà không phải kiểm tra riêng từng loại.
Các nhà nghiên cứu hình dung việc sử dụng công nghệ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo này trong tương lai để thiết kế nhiều vật liệu hai chiều khác nhau liên quan đến graphene. Những vật liệu này có thể được áp dụng để xây dựng TV LED, màn hình cảm ứng, điện thoại thông minh, pin mặt trời, tên lửa và thiết bị nổ.
“Cung cấp cho một hệ thống máy tính thông minh bất kỳ thiết kế nào và nó có thể dự đoán các thuộc tính”, Cheng nói. “Xu hướng này đang nổi lên trong lĩnh vực khoa học vật liệu. Đó là một ví dụ tuyệt vời về việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để thay đổi quy trình tiêu chuẩn của thiết kế vật liệu trong lĩnh vực này.”
Nguồn tin tức:
Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Missouri-Columbia . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :