연구원들은 혁신적인 기계 학습 모델 세트를 사용하여 필름 룰렛 돌리기 프로그램, 많은 에너지 기술의 주요 구성 요소를위한 기록적인 재료를 발견했습니다.
키 테이크 아웃
- 안전하고 신뢰할 수있는 전기 자동차 및 재생 에너지에는 더 나은 성능 필름 룰렛 돌리기 프로그램가 필요하지만 적절한 재료를 찾는 것은 어려운 일입니다.
- 획기적인 재료의 발견을 가속화하기 위해 연구원들은 수만 개의 폴리머 화합물을 빠르게 스크리닝하기위한 기계 학습 기술을 개발하고 탁월한 특성을 가진 여러 후보를 확인했습니다..
- 연구팀은 상위 3 명의 후보자를 합성하고 특성화하여 특히 기록적인 성능을 공개했습니다.
에너지 부의 로렌스 버클리 국립 실험실 (Berkeley Lab)과 여러 협력 기관은 영화 룰렛 돌리기 프로그램의 재료 발견을 가속화하기위한 기계 학습 기술을 성공적으로 입증했습니다. 이 기술은 거의 50,000 개의 화학 구조물의 라이브러리를 스크리닝하여 기록적인 성능을 가진 화합물을 식별하는 데 사용되었습니다.
위스콘신 대학교의 다른 협력자들은 캘리포니아 대학교 - 베르 켈리 대학교, 스크립스 연구소, 미시시피 대학교 스크립스 연구소, 머신 학습, 화학적 합성 및 재료 특성에 대한 전문 지식을 제공했습니다.
그들의 연구는보고2024 년 12 월 5 일 저널에서자연 에너지.
“비용 효율적이고 신뢰할 수있는 재생 가능 에너지 기술을 위해서는 룰렛 돌리기 프로그램 재료를 더 잘 수행해야합니다. "이 획기적인 스크리닝 기술은 이러한 'Beless-in-a-Haystack'재료를 찾는 데 도움이 될 것입니다."
전기 자동차, 전기 항공, 전력 전자 장치 및 항공 우주와 같은 고온 고전력 응용 분야에서 사용하기위한 필름 룰렛 돌리기 프로그램에 대한 수요가 급격히 증가하고 있습니다. 필름 룰렛 돌리기 프로그램는 또한 태양과 풍력 발전을 전기 그리드에서 사용할 수있는 교대 전력으로 변환하는 인버터의 필수 구성 요소입니다.
필름 룰렛 돌리기 프로그램는 내열 재료가 필요합니다
배터리는 재생 에너지 응용 분야에서 많은 관심을 받지만 정전기 필름 룰렛 돌리기 프로그램도 중요합니다. 이 장치는 두 개의 전도성 금속 시트 사이에 샌드위치 된 절연 재료로 구성됩니다.
Ying Li 부교수는 UW-Madison 연구팀을 이끌었습니다.
필름 룰렛 돌리기 프로그램는 다양한 유형의 전원 시스템에서 전력 품질을 조절하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 리플 전류와 부드러운 전압 변동을 방지하여 안정적이고 안전하며 안정적인 작업을 보장 할 수 있습니다.
폴리머-반복 화학 단위를 가진 LARGE 분자는 가벼운 무게, 유연성 및 응용 전기 분야의 지구력으로 인해 필름 룰렛 돌리기 프로그램의 절연 재료에 적합합니다. 그러나, 폴리머는 많은 전력 시스템 응용 분야에서 고온을 견딜 수있는 능력이 제한적이다.
49,700 폴리머를 3으로 좁히는
연구원들은 전통적으로 시행 착오를 통해 고성능 폴리머를 찾아 한 번에 몇몇 후보자를 합성 한 다음 특성을 특성화했습니다.
“더 나은 룰렛 돌리기 프로그램에 대한 압박이 필요하기 때문에이 접근법은 수십만 개의 가능성에서 유망한 분자를 찾기에는 너무 느립니다.
발견을 가속화하기 위해 Wisconsin-Madison 대학의 연구팀은 고온 및 강력한 전기 분야, 고 에너지 저장 및 합성 및 합성의 용이성 능력을 포함하여 거의 50,000 개의 폴리머의 라이브러리를 선별하기 위해 Feedforward Neural Networks로 알려진 기계 학습 모델 세트를 개발하고 훈련시켰다. 이 모델은 특히 유망한 폴리머 3 개를 확인했습니다.
Scripps Research Institute의 연구원들은 클릭 화학 (Click Chemistry)으로 알려진 강력한 기술을 사용하여 3 개의 폴리머를 합성하여 분자 빌딩 블록을 고품질 제품으로 빠르고 효율적으로 연결했습니다. 이 프로젝트의 수석 연구원 중 한 명인 Scripps 교수 인 Barry Sharpless는 클릭 화학 개념에 대한 연구를 위해 2022 노벨 화학 상을 수상했습니다..
Berkeley Lab의 분자 파운드리에서 연구원들은 이들 폴리머로부터 필름 룰렛 돌리기 프로그램를 제조 한 후 폴리머와 룰렛 돌리기 프로그램를 모두 평가했다. 팀은 전기 및 열 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다.
더 나은 모델 만들기
연구팀은 여러 줄의 후속 연구를 고려하고 있습니다.
“한 가지 아이디어는 폴리머의 구조가 그들의 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대한 더 많은 통찰력을 제공하는 기계 학습 모델을 설계하는 것입니다.
“또 다른 잠재적 인 연구 영역은 도서관을 선별하지 않고도 고성능 폴리머를 설계하도록 훈련 될 수있는 생성 AI 모델을 개발하는 것”이라고 위스콘신 대학교 대학원생 인 Tianle Yue는 덧붙였다.
ying li, 부교수룰렛 확률 부서기계룰렛 확률이 연구의 UW-Madison 및 공동 대응 저자에서 자료 발견과 디자인이 더욱 가속화 될 수 있다고 말합니다.
“우리는 머신 러닝 모델과 자율 주행 실험실을 연결하여 자율적으로 디자인, 합성 및 특성화하여 자율적으로 자율적으로 설계, 합성 및 특성화 할 수 있습니다.
분자 파운드리는 버클리 실험실의 과학 에너지 사무소입니다.
이 연구는 에너지 과학 사무소에서 지원했습니다. UW-Madison 연구원들은 공군의 젊은 수사관 연구 프로그램을 통해 공군 과학 연구실의 자금 지원을 받아 지원되었습니다.
주요 이미지 캡션 : 제작 된 필름 룰렛 돌리기 프로그램는 평가를 위해 이온 스퍼터링 기계에 배치됩니다. 크레딧 : Marilyn Sargent/Berkeley Lab.
이 이야기의 버전은 원래에 의해 출판되었습니다.Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab).