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研究人员利用AI发现新材料 助于研发燃料电池

来源:盖世汽车 2019-08-19 11:20中投投资咨询网 A-A+

   据外媒报道,由康奈尔大学(Cornell)领导的研究小组,利用所开发的人工智能系统发现一种材料,有望制造更高效燃料电池。该系统依赖于众多算法机器人程序,每个执行不同的任务,筛选成百上千的元素组合,创建相位图,即原子之间的排列,人类可以据此确定哪些是可以使用的新材料。

  康奈尔大学计算科学教授、主要研究人员Carla Gomes教授表示:“问题迫使我们开发全新的方法,真正推进人工智能前沿领域,获得物理上有意义的解决方案。”当?#20445;?#30740;究人员正在寻找一种催化剂,以改进汽车燃料电池。这种催化剂能让汽车用甲醇替代难?#28304;?#23384;的氢,甲醇的效率可能要高得多。

  加州理工学院的研究员John Gregoire博士表示:“但是,我们已知的材?#29616;校?#37117;不能充当?#34892;?#30340;甲醇氧化催化剂,因此需要一种新材料。想要?#19994;?#21487;行的催化剂,需要对元素周期表?#31995;?#25152;?#24615;?#32032;进行组合,这个数量太大了,不能做传统实验。”

  研究人员还需要?#31169;?#26448;料的晶体结构或相结构,因为固体可能具有多种相结构,而每一种结构作为催化剂的行为都不同。“人类可以解决包含两个元素的简单合成系?#36710;南?#20301;图,”Gregoire说,“但是,超过两个元素?#20445;?#20154;类需要处理的信息太多,因此需要人工智能的帮助。然而,现有机器学习方法并不适合严苛的科学研究。因为解决方案不仅必须是可信的,而?#20918;?#39035;遵守物理和化学定律。”

  为了迎接这一挑战,Gomes和同事开发名为“晶体”(CRYSTAL)?#21335;?#32479;,用于晶体相位?#25104;洹?#35813;系统包括多个机器人程序,分别负责问题的不同部分,预测各种组合?#21335;?#20301;结构,并?#32321;?#36825;些预测符合热力学规则。机器学习系统通常学习使用大量带注释的训练数据解决问题。例如,通过标记为“狗”或“猫”的图像集训练区分狗和猫的算法。但是,在此次研究中,没有现成的标记数据,因此,CRYSTAL需要能够从无标记数据中得出推论,这?#36824;?#31243;被称为无监督学习。“对于单一系统来说,这将是压倒性的,是不可能实现的。”Gomes 说,“但是,如果我们灵活地将多代理系统集中在一起,就能够快速?#19994;?#35299;决方案,并满足所?#26800;?#26465;件。”Gomes称,CRYSTAL的灵感部分来自IBM沃森超级计算机。

  通过CRYSTAL系统,研究人员识别出一种独特的催化剂,它由三种元素结晶成一定的结构,对甲醇氧化?#34892;В?#21487;以用于基于甲醇燃料电池。Gregoire表示:“这一重要发现,挑战我们?#28304;?#21270;的理解,也是设计下一代催化剂的重要研究方向。”

关键词:AI 新材料 燃料电池
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