机器学习能加快新型LED照明材料的发掘

企业新闻 | 2021-02-01
本文摘要:据外国媒体报道,休斯顿大学此前宣布,其产品研发的机器学习算法必须预测分析高达100,000种化合物的特点,并能确定这些最有可能沦落LED灯光高效率夜光粉的化合物。

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据外国媒体报道,休斯顿大学此前宣布,其产品研发的机器学习算法必须预测分析高达100,000种化合物的特点,并能确定这些最有可能沦落LED灯光高效率夜光粉的化合物。在其中,科学研究工作人员制取的一种名叫“硼酸钡钠”的可推算出来化合物,在对其进行了检测以后,寻找它获得了95%的高效率及其出色的耐热性。尽管硼酸钡钠化合物造成的光源过度绿,而呼吸不畅作为商业,可是科学研究工作人员并不消沉。她们回应,她们如今就能根据机器学习算法找寻一种能起飞简易光波长的闪动原材料。

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JakoahBrgoch专家教授回应:“大家的总体目标是产品研发具有高效率、优秀色调品质及降低成本的LED灯泡。”据报,该科学研究新项目最先列出了来源于Pearson分子结构数据库查询的118,287种潜在性的无机磷化合物。随后机器学习比较慢扫瞄这种化合物的重要特性,还包含德拜(Debye)溫度和有机化学兼容模式等。

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最终根据算法将所述11万多种化合物提升来到2000多种多样。科学研究工作人员回应,根据传统式的方式,务必数日才可以挑选出简易的原材料;而根据机器学习算法,在三十秒内就能挑选出约20种简易的原材料。Brgoch专家教授觉得,该新项目为机器学习能够为性能卓越原材料的产品研发带来巨大的使用价值获得了强大的直接证据。


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