Inteligența artificială ar putea găsi noi compuși prețioși de pământuri rare

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google

Urmărește-ne in Discover

Elementele pământurilor rare sunt componente cruciale în toate tipurile de electronice, de la smartphone-uri și cabluri de bandă largă, la turbine eoliene și mașini electrice. Cu toate acestea, găsirea acestora este dificilă.

Acum, oamenii de știință au găsit o modalitate inteligentă de a ajuta la căutarea de noi compuși de pământuri rare. Un sistem de inteligență artificială, nou dezvoltat, cu puteri de predicție care ne va duce dincolo de ceea ce ar fi posibil pentru oameni în laborator.

• Cel mai comun tip de planetă din galaxie s-ar putea să nu semene deloc cu Pământul
• Psihologii explică de ce oamenii simt nevoia să se filmeze și să-și facă poze în continuu

Tipul de inteligență artificială utilizat este învățarea automată. Astfel, un software studiază o bază de date, recunoscând tipare și corelații care îi permit apoi să identifice noi potriviri pentru respectiva bază de date.

„Învățarea automată este foarte importantă, deoarece, atunci când vorbim despre noi compoziții, materialele ordonate sunt bine cunoscute”, spune cercetătorul Prashant Singh, de la Laboratorul Ames din cadrul Universității din Iowa, potrivit ScienceAlert.

Diferența dintre ordine și dezordine

„Cu toate acestea, atunci când adăugați dezordine materialelor cunoscute, este foarte diferit. Numărul de compoziții devine semnificativ mai mare, adesea mii sau milioane, și nu poți investiga toate combinațiile posibile folosind teoria sau experimentele.”

În știința materialelor, ordinea și dezordinea se referă la modul în care particulele sunt aranjate în material, ceea ce influențează în mod direct proprietățile și utilizările materialului respectiv.

Modul în care a fost construit modelul înseamnă că pot fi testate rapid sute de permutări, iar apoi poate fi evaluată stabilitatea fiecăreia. Cu alte cuvinte, inteligența artificială este capabilă să judece dacă o combinație de pământuri rare va fi sau nu viabilă.

Cum ne-ar putea ajuta modelul în viitor?

Datele experimentale pot fi, de asemenea, introduse înapoi în sistemul de învățare automată, îmbunătățind și mai mult acuratețea acestuia și reducând șansele de a face greșeli, cum ar fi găsirea unor compuși de pământuri rare care nu ar funcționa de fapt.

Modelul este încă în curs de evaluare și ajustare, înainte de a trece la sarcina de a căuta efectiv acești compuși, dar cercetătorii promit că acesta este doar începutul pentru sistemul nou dezvoltat.

În plus, tehnicile pe care echipa le folosește ar trebui să funcționeze și în căutarea altor tipuri de materiale evazive în viitor, concluzionează cercetătorii în lucrarea publicată în Acta Materialia.

Vă recomandăm să mai citiți și:

O invenție spectaculoasă. Un material ușor ar putea proteja împotriva gloanțelor și ar putea devia resturile spațiale

Cercetătorii au realizat un material cu proprietăți de autovindecare și de memorie

O invenție considerată imposibilă până acum. Cercetătorii au creat un material mai puternic decât oțelul

Materialele 2D ar putea fi folosite pentru a simula sinapsele creierului uman în computere