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国际合作为未来材料 AI 奠定基础
在林雪平大学国家超级计算机中心的超级计算机上，研究人员模拟了不同材料中原子的行为。此类模拟的数据通过 OPTIMADE 标准在全球范围内提供，以训练未来的材料研究 AI 模型。从左至右：博士生 Oskar Andersson 和副教授 Rickard Armiento。照片来源：Magnus Johansson。作者 […]
来源:ΑΙhubKarinSöderlundLeifler
人工智能（AI）正在加速新材料的开发。 AI材料研究的先决条件是大规模使用和交换材料的数据，这是由广泛的国际标准促进的。现在，主要的国际合作介绍了Optimade标准的扩展版本。
Optimade在涉及电池，太阳能电池，LED照明和可生物降解材料的能源和可持续性等领域的新技术需要新材料。世界各地的许多研究人员都在努力创造以前从未存在的材料。但是，在创建具有确切特性的材料方面存在主要挑战，例如不包含环境危险的物质，同时耐用的材料足够耐用，以免分解。
“我们现在正在看到一个爆炸性的开发，材料科学领域的研究人员正在采用其他领域的AI方法，并开发了自己的模型以在材料研究中使用。使用AI来预测不同材料的特性开辟了全新的可能性。
可以做出预测的AI
今天，对超级计算机进行了许多苛刻的模拟，这些超级计算机描述了电子在材料中的移动，从而产生了不同的材料特性。这些高级计算产生了大量可用于训练机器学习模型的数据。
这些AI模型然后可以立即预测尚未进行的新计算的响应，并通过扩展预测新材料的特性。但是训练模型需要大量数据。
“我们正在进入一个时代，我们想在所有存在的数据上培训模型，” Rickard Ariento说。
全球合作
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