利物浦大學的研究人員開發了一種新的AI，可以識別尚未記錄的材料。由於其高級功能，機器學習技術已經發現了四種新物質。
其中包括一種新型的固態材料，該材料可導致鋰：一種創建固態電池的必需物質。這是一項巨大的創新，因為美國和其他國家正在試圖找到各種電動汽車可以依靠的更好的能源。
研究人員說：“已經有一系列機器學習（ML）研究旨在提取ICSD可用的化學基本模式。”
這項名為“結晶無機固體發現的元素選擇在實驗探索的化學方面進行的機器學習指導”的新研究發表在自然通訊雜誌9月21日。
利物浦大學的新AI
根據Physorg最新報告是，新技術具有與人類科學家知識相媲美的功能。
但是，參與的專家聲稱，與人類研究人員相比，新的人工智能可以優先考慮化學空間的未開發部分。
如果這是真的，新的AI可以確定不同創新中各種整合中使用的新型未發現的材料。
Matt Rosseinsky教授領導了這款機器學習工具的開發。除了識別AI的材料外，丹麥健康創業射線類學'AI驅動的膝蓋算法獲得了FDA清除。
同時，拜登給藥確認它將重點放在美國與AI相關的問題上。
它如何工作？
利物浦大學的研究人員解釋說，他們的新AI通過觀察和研究已知材料之間的關係來起作用。
該工具可以大規模地做到這一點，這是人類無法實現的。機器學習技術還使用數值排名的元素組合，這可能會導致新材料。
另一方面，這些排名還指導專家在研究的重點區域中探索大型未知化學空間。多虧了新工具，進行的材料實驗將更加有效。
有關有關新材料識別AI和其他類似技術的更多新聞更新，請始終在TechTimes打開您的標籤。
本文歸TechTimes擁有
