人工智能 (AI) 与热力学之间的交叉点正在迅速发展,为研究和应用开辟了新的途径。热力学是研究能量转换及其规律的学科,传统上基于既定原理和经验数据。然而,随着人工智能(尤其是机器学习 (ML) 算法)的出现,它有可能彻底改变我们对热力学建模、优化和实验分析的方法。传统上,热力学模型基于既定方程和经验关系。这些模型可能受到其所需的假设和现实世界系统的复杂性的限制。人工智能,尤其是通过机器学习技术,可以开发出更灵活的模型,这些模型可以适应数据并从数据中学习。例如,深度学习算法可以处理大型数据集以识别传统建模方法可能不明显的模式和相关性。这种能力在许多变量以非线性方式相互作用的复杂系统中特别有用。通过在现有热力学数据上构建人工智能模型,研究人员可以创建预测模型来描述系统的行为并优化条件以实现预期结果。
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