Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) создали новую систему искусственного интеллекта (ИИ), которая может предсказать теплопроводность материалов в 1000 раз быстрее, чем существующие методы на основе машинного обучения.
Теплопроводность материалов крайне важна для разработки эффективных систем генерации энергии и высокоскоростной электроники. Однако традиционные методы ее измерения сложны и трудоемки.
Дело в том, что теплопроводность материалов зависит от поведения квазичастиц, называемых фононами. Изучение фононов с помощью методов искусственного интеллекта наталкивалось на проблему точности и скорости вычислений. Новая система ИИ решает эту задачу, прогнозируя поведение фононов с высокой точностью, но при этом в разы быстрее существующих аналогов.
По словам Мингды Ли, профессора ядерной науки и техники и одного из авторов исследования, этот метод позволит инженерам разрабатывать более эффективные системы генерации энергии и электронные устройства.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
ASUS объявляет о стратегии внедрения искусственного интеллекта, ноутбуки Copilot+ и решения для создателей контента на выставке Computex 2024
Шумоподавляющая ткань | 6 минут термоядерного синтеза | Лазерная связь в космосе | Вакцина от рака
Криоконсервация мозга | Спутниковый 5G в России | Смена пола эмбриону | Робот-дублёр микрохирургии