一组研究人员最近在《华尔街日报》发表了一篇论文化学通讯,回顾了人工智能(AI)在发现材料离子选择性膜(主义)。欧洲杯足球竞彩
研究:欧洲杯足球竞彩使用人工智能材料的发现离子选择性膜。图片来源:Peshkova / Shutterstock.com
背景
膜技术在几个应用程序中扮演着关键角色,如燃料电池、电池、制药、水处理、和气体分离,由于其可伸缩性和简单。主义被用在不同的进程从废水中回收原材料资源和自然资源。欧洲杯足球竞彩
重要一直努力增加高效的生产主义成本最低的方式。然而,传统的研究与发展(R&D)方法的局限性,如耗时的计算机模拟和实验的高成本,阻碍了小说的发展主义。
AI可以消除现有的研发方法的局限性和扮演一个重要角色在ISM工程和材料的发现。欧洲杯足球竞彩基于ai输出模型可以使用原子属性为材料的发现和主义工程和实验数据。欧洲杯足球竞彩
在这项研究中,作者全面回顾了人工智能的作用在材料发现主义。欧洲杯足球竞彩
应用人工智能方法的示意图表示的发现和设计新主义。人工智能可以优化当前的主义或建议新的主义基于计算(或实验)数据。优化和发现新材料的方法是基于一个AI的模型构建相关的计算(或实验)数欧洲杯足球竞彩据集。基于该模型,人工智能可以确定离子分离的最佳条件(包括主义类型)。图片来源:Maleki, R et al .,化学通讯
人工智能特性工程和数据预处理
工程和数据预处理的实现功能,包括数据清洗和数据收集,必须优化材料预测模型和工艺参数之间的关系和理解材料规格提高萃取金属离子的方法。
适当选择和挖掘数据是至关重要的建立一个完整的机器学习(ML)的数据集。开源数据库,如无机材料的材料项目,基因组数据库和哈佛大学清洁能源项目有欧洲杯足球竞彩机太阳能电池材料和有机分子,NanoHUB纳米材料,和剑桥结构数据库和开放量子材料对物质结构特性,可以用来获得毫升的样本输入数据的方法。
特征选择的ISM材料的发现欧洲杯足球竞彩
特征选择是基于ai的预测建模过程中的一个重要的工具来识别和移除不相关的数据,并选择适当的变量来提高模型的精度。适当的特征提取原始数据集使用工程过程被称为特征描述符。开发一套有意义的描述符可以提高预测模型的质量和可靠性。
供应管理协会(ISM)描述符
纳米通道纳米通道的大小、表面电荷,纳米通道形态,是关键的驱动力为主义描述符。这些描述符可以用来预测主义使用毫升方法的性能。
例如,纳米通道厚度和大小、驱动力,表面电荷密度和pH值的重要描述符必须被用来实现优化离子选择性和离子运输率聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)薄膜使用人工智能方法。
能源为基础描述符
能源为基础描述符实现离子之间的交互行为和膜为一个特定的框架。这些描述符提高AI的性能模型使用密度泛函理论(DFT)计算和分子动力学(MD)模拟。
模拟可以生成材料没有进行物理实验的关键特征。欧洲杯足球竞彩例如,通道尺寸,不同的层,水和离子电荷被用作能量描述符获得的离子传输速率和离子选择性氧化石墨烯(去)膜使用MD模拟。
AI工具主义建模离子复苏
人工智能材料的发现,被认为是一个合适的方法设计,和相关的挑战。AI工具可以屏幕大材料设计、过程材料的特性,减少仿真预测时间,描述数据集进行分析,预测复合材料系统属性,准确绘制多维材料合成配方,处理大量的数据,并提取重要的内在信息以及各种材料的科学原理设计。
此外,合适的ML方法的应用可以使所有有价值的信息的分析相当小的单个数据点的时间。然而,人工智能模型的准确性依赖于输入数据的数量和质量。一些人工智能工具已经使用了ISM模型,包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM),线性回归,DFT-ML框架。
基于ai ISM发现阶段。主要描述符应该选择从原始数据集。这一步是使用功能执行工程。数据筛选,确定输入、输出和交流描述符中完成这一步。之后,人工智能可以训练模型,可以预测的性能不同的主义。模型的准确性和可靠性工程至关重要的依赖特性。图片来源:Maleki, R et al .,化学通讯
毫升的功能主义分析
毫升及其子类可以预测和发现新材料有更好的性能。欧洲杯足球竞彩毫升用于ISM建模、优化、计算成本降低,预测和交叉验证。不同的ML方法附上几个算法,包括强化学习算法如马尔可夫决策过程,无监督算法,如主成分分析和监督算法的分类和回归等学习过程。
ISM模型,
定量组织性能的关系(部分)建模是用于加速主义的新配体的发现锂离子/钠离子和镁离子和钙离子选择性。类似地,多层perceptrons-based监督ML算法训练使用计算流体力学(CFD)模拟和实验结果加速理解的参数拟合过程的热力学和动力学参数主义。
优化
膜过程的优化意味着之间的权衡的渗透性和选择性实现较高的分离比。例如,最佳的固体聚合物电解质锂离子电导率是决定使用贝叶斯优化的结果(BO)方法加上粗粒度的MD模拟。
计算成本降低
ML-driven原子和分子模拟可以发现新的主义很快。毫升DFT技术协助MD模拟,同时提供预测和初步筛选减少模拟。
预测
毫升技术可以预测主义的不同方面,例如膜寿命和膜污染。例如,随机森林(RF)算法用于预测性能的聚偏二氟乙烯/亲水性polyethersulfone (PES) /聚砜(PSF)膜的基本材料,膜制备、膜结构和操作。欧洲杯足球竞彩研究结果表明,膜的制备高分子膜相比更具有挑战性的盐。
交叉验证
交叉验证方法的使用是必要的,以提高ML模式培训质量,确保这些模型做出准确的预测和结果由这些模型是可靠的。交叉验证也可以用于模型参数优化。K-fold交叉验证广泛用于模型的交叉验证。
人工智能在ISM设计的局限性
对ISM缺乏大数据建模
大教育数据集是非常重要的在人工智能算法用于测试和训练算法。因此,人工智能算法可以作出重大错误而使预测新化合物的性质,当输入数据是不够的。这个问题可以解决使用各种公开的数据集包含其他材料,设计和构建主义的性质。欧洲杯足球竞彩
原子论的不足和量子特性数据
AI算法可以使错误的和不现实的预测如果不考虑不同材料的量子和原子的属性在设计和施工的主义。欧洲杯足球竞彩
大数据的五个主要特征。这些特性,被称为“5 V的”。大数据是所描述的“5 V的”包括:价值、体积(数据)的大小、种类(数据)的多样性和准确性(数据准确性和可靠性(和速度(数据采集的速度)。图片来源:Maleki, R et al .,化学通讯
基于ai ISM工程计算化学的作用
先进的计算方法,如DFT计算和MD模拟,可以提高膜的设计为他们提供原子房地产相关分子的信息,不能通过人工智能或利用实验测试。
毫升方法可用于改善传统DFT方法。例如,与常规DFT方法相关的问题,包括成本和计算复杂度高,可以解决毫升结合DFT方法。然而,ML-DFT框架已经大大降低精度。
逆设计方法可以用来实现定制的组件。在这种方法中,使用所需的目标材料的属性作为输入,和相应的产品或物质具有相似属性探索。人工智能的计算机视觉系统可以用来提取数据从膜图像。
主义、大数据和高通量筛选必须用于材料选择和设计制造过程中目标膜。高通量筛选确定材料特性和目标材料设计通过执行计算工作使用大量的数据,而大数据提取大量的复杂的数据。
结论
总之,AI可以发挥至关重要的作用在材料的发现和主义工程。欧洲杯足球竞彩人工智能算法可以成功地创建基于计算预测模型具有良好的精度和实验数据集。
数据集的一部分可以用来训练模型,而另一部分验证和测试基于ai模型。验证模型,通常具备良好的准确性可以用于主义的发现。
源
Maleki, R。,夏姆斯克里、Chellehbari Y.M.等。欧洲杯足球竞彩使用人工智能材料的发现离子选择性膜。化学通讯2022年。https://www.nature.com/欧洲杯猜球平台articles/s42004 - 022 - 00744 - x
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