教学电脑;海水电池;超材料。
计算机训练设计材料
密苏里大学的研究人员的工程学院应用深度学习技术教育高性能计算机在材料科学领域,拥有这些的目的电脑设计数十亿美元的潜在材料。
“你可以训练计算机去做需要多年的人,否则,“董元说,研究机械和航空航天工程助理教授和研究员的研究。“这是一个很好的起点。”
盾和剑林,机械和航空航天工程助理教授,来决定是否有一种方法来预测的数十亿的可能性时创建特定的碳原子在石墨烯材料结构与非碳原子所取代。
“如果你把原子在某些配置,材料会表现不同,”林说。“结构决定性质。你怎么能预测这些属性不做实验吗?这就是计算原则进来。”
林和东与王健林程艘,威廉和电气工程和计算机科学教授南希·汤普森μ,已知输入几千的石墨烯结构和它们的属性组合成深度学习模型。从那里,它花了两天的高性能计算机学习和预测的属性数十亿其他可能的结构的石墨烯无需单独测试每一个。
图片来源:密苏里大学
研究人员设想未来使用的人工智能辅助技术在设计许多不同graphene-related或其他二维材料。这些材料可以应用到建设LED电视、触摸屏、智能手机、太阳能电池,导弹和爆炸装置。
”给一个智能计算机系统设计,它可以预测属性,”Cheng说。“这一趋势是新兴材料科学领域。这是一个很好的例子,将人工智能技术应用于改变材料设计在这一领域的标准流程。”
这项研究的一篇论文发表在《npj计算材料》杂志上。
研究团队开发新的电池类型的原型
在世界各地的研究是开发替代锂离子电池技术。伦敦大学帝国理工学院的研究人员物理和化学部门的开发工作一个电池原型采用特殊设计的塑料薄膜和简单的盐水。
虽然可以容纳电荷比传统锂离子电池的原型,它是由聚合物,分子长链,使塑料——可以在几秒钟内充电和放电。另一个好处是它使用的材料,它也改变颜色,给用户一个简单的方法来宣读了电池的充电状态。
原型的细节,这是发表在《能源和环境科学》杂志上,可以为改善现有电池的充电速度和毒性,或提供路线进行全新类型的电池,根据大学。
位联席作者亚历山大Giovannitti博士,从事该项目在帝国的物理和化学部门,说:“我们的材料用于创建电池原型可以在低成本的基础之上,结合使用无毒、不易燃的水性电解质。这种方法可能是一个可行的途径开发可回收电池。”
团队说他们的原型将需要更多的工作适合这些地区,但其设计背后的原则可以适用于广泛的能源存储设备的发展。
设计超材料可以解决方程
迷人的研究领域超材料。这些材料包括复杂,复合结构,其中一些有能力操控电磁波。
纳德Engheta的宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的一个在这个领域一直是崇高的目标设计超材料可以解决方程。这个“光子微积分”工作通过编码参数传入电磁波的性质和发送它通过超材料设备;一旦进入,设备独特的结构将操作波以这样一种方式,它将退出编码与预先设定的积分方程的解的任意输入。
在一篇发表在《科学》Engheta和他的团队首次演示了这种装置。
他们是用微波进行概念验证实验,作为easier-to-construct长波长允许大规模的设备。他们的发现背后的原则,然而,可以按比例缩小到光波,最终拟合到一个微芯片。等材料设备将函数模拟计算机操作与光,而不是电。他们可以解决积分equations-ubiquitous问题在每个分支科学engineering-orders级的速度比他们的数字相比,在使用更少的力量。
Engheta, h . Nedwill拉姆齐教授电气和系统工程,进行了研究与实验室成员Nasim穆哈马迪Estakhri和布莱恩·爱德华兹。
这种方法起源于模拟计算。第一个模拟计算机解决数学问题使用物理元素,如计算尺和套齿轮,以精确的方式操纵到达一个解决方案。在20世纪中期,电子模拟计算机取代了机械的系列电阻器、电容器、电感器、放大器取代其前任的计时装置。
这电脑是最先进的,他们可以解决大型表的信息,但仅限于他们预先设计的一类问题来处理。的出现可重构、可编程数字计算机ENIAC入手,构建1945年宾夕法尼亚大学,使他们过时了。
随着超材料领域的发展,Engheta和他的团队设计了一种将模拟计算背后的概念带入21世纪。出版理论大纲“光子微积分”2014年在《科学》杂志上,他们展示了一个精心设计的超材料可以执行数学运算的形象一波传递思想,如发现首次或二阶导数。
现在,Engheta和他的团队已经进行物理实验验证这一理论解决方程和扩大它。
“我们的设备包含一块介电材料,有一个非常特定分布的空气孔,”Engheta说。“我们的团队喜欢称之为“瑞士奶酪”。”
瑞士奶酪材料是一种聚苯乙烯塑料;其复杂的形状雕刻数控铣床。
“控制与电磁波的相互作用,这个瑞士奶酪变质构造是解方程的关键,“Estakhri说。“一旦正确组装系统,你的系统是一个积分方程的解。”
爱德华兹说,“这个结构,计算通过计算过程称为“逆设计,可以用来发现形状,没有人会想的。”
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