• Home
  • Chimie
  • Astronomie
  • Énergie
  • La nature
  • Biologie
  • Physique
  • Électronique
  •  science >> Science >  >> Chimie
    Apprendre aux ordinateurs à concevoir intelligemment des milliards de matériaux possibles

    A l'Université du Missouri, des chercheurs du College of Engineering appliquent l'une des premières utilisations de l'apprentissage en profondeur - la technologie utilisée par les ordinateurs pour effectuer intelligemment des tâches telles que la reconnaissance du langage et la conduite de véhicules autonomes - au domaine de la science des matériaux. Crédit :Université du Missouri-Columbia

    Découvrir comment les atomes, comme une seule couche d'atomes de carbone trouvés dans le graphène, l'un des matériaux les plus résistants au monde - le travail pour créer un matériau solide est actuellement un sujet de recherche majeur dans le domaine de la science des matériaux, ou la conception et la découverte de nouveaux matériaux. A l'Université du Missouri, des chercheurs du College of Engineering appliquent l'une des premières utilisations de l'apprentissage en profondeur (la technologie que les ordinateurs utilisent pour effectuer intelligemment des tâches telles que la reconnaissance du langage et la conduite de véhicules autonomes) au domaine de la science des matériaux.

    "Vous pouvez entraîner un ordinateur à faire ce qu'il faudrait de nombreuses années pour que les gens fassent autrement, " dit Yuan Dong, un professeur adjoint de recherche en génie mécanique et aérospatial et chercheur principal de l'étude. "C'est un bon point de départ."

    Dong a travaillé avec Jian Lin, professeur assistant en génie mécanique et aérospatial, pour déterminer s'il existait un moyen de prédire les milliards de possibilités de structures matérielles créées lorsque certains atomes de carbone du graphène sont remplacés par des atomes non carbonés.

    "Si vous mettez des atomes dans certaines configurations, le matériau se comportera différemment, " dit Lin. " Les structures déterminent les propriétés. Comment pouvez-vous prédire ces propriétés sans faire d'expériences ? C'est là qu'interviennent les principes de calcul."

    Lin et Dong se sont associés à Jianlin Cheng, un professeur William et Nancy Thompson de génie électrique et d'informatique à MU, pour saisir quelques milliers de combinaisons connues de structures de graphène et de leurs propriétés dans des modèles d'apprentissage en profondeur. De là, il a fallu environ deux jours à l'ordinateur hautes performances pour apprendre et prédire les propriétés des milliards d'autres structures possibles du graphène sans avoir à tester chacune séparément.

    Les chercheurs envisagent les utilisations futures de cette technologie d'aide à l'intelligence artificielle dans la conception de nombreux matériaux différents liés au graphène ou d'autres matériaux bidimensionnels. Ces matériaux pourraient être appliqués à la construction de téléviseurs LED, écrans tactiles, smartphone, cellules solaires, missiles et engins explosifs.

    "Donnez à un système informatique intelligent n'importe quelle conception, et il peut prédire les propriétés, " a déclaré Cheng. "Cette tendance est en train d'émerger dans le domaine de la science des matériaux. C'est un excellent exemple d'application de l'intelligence artificielle pour changer le processus standard de conception de matériaux dans ce domaine."

    L'étude, "Prédiction de la bande interdite par apprentissage en profondeur dans le graphène et le nitrure de bore hybridés de manière configurationnelle, " a été publié dans Matériaux de calcul npj .


    © Science https://fr.scienceaq.com