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科技工作者之家 2020-03-27
来源:材料人
原标题:华中科技大学电气学院先进电工材料中心Advanced Intelligent System封面论文:人工智能助力新材料设计与开发
【背景介绍】近年来,大量的训练数据、高性能的计算能力和先进的深度学习算法促进了人工智能AI的广泛应用,在材料研究当中也是如此。传统耗时耗能的试错法很难满足当代材料研发的需求,而材料数据库积累的大量实验和计算数据却很少得到开发。开发自主性机器人,建立分布式网络空间数据架构,构建储能材料高通量精准设计,将会实现储能领域上下游产业链的数据共享和价值优化。因此,人工智能,尤其是机器学习,将会在材料研发效率、准确性和广域性等方面发挥重要作用。
【成果简介】文章以封面形式发表在《Advanced Intelligent Systems》-Wiley. 第一作者沙武鑫,华中科技大学计算机学院/电气学院交叉创新博士研究生。
【图文简介】AI可以提升图谱表征的质量和效率。例如在微观缺陷检测中,可以将扫描电镜的图像输入到AI模型中,依次通过模块I级联目标检测器、模块II卷积神经网络筛选和模块III局部图像分析。在模块I识别出缺陷位置和边界框后,使用模块II消除误报,最后使用模块III确定缺陷的形状和尺寸。
【总结与展望】总的来说,未来材料信息学的发展需要高通量实验、高通量表征和高通量模拟计算来产生更多客观,全面和真实的数据,这需要基础设施的不断完善,包括集成化物联网环境下的高性能计算集群和更先进的表征合成设备等。另外,机器学习算法也需要提高其解释性,并降低对数据量的需求。随着相关领域数据库的不断完善及算法的不断优化,AI将在储能材料、新型高性能固态电解质以及退役电池回收利用等领域发挥越来越多的作用。
【致谢】https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aisy.20190014
来源:icailiaoren 材料人
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODcyMzk0Mg==&mid=2651065370&idx=4&sn=a53577d1cb0e7659abf697923c802677&chksm=bd36c4138a414d050153f7e5215aafc3911ae3e35fa6fbfc87c1a0884d151b7609f38f09cff2#rd
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