阿贡实验室利用人工智能优化材料工艺

admin 2020年1月11日00:00:00京牌出租评论270阅读模式

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企信京牌 ,阿贡应用材料部门(AMD)研究团队通过统计和机器学习,实现框架喷雾热解优化,以创造性能更好的材料,并推进制造业发展。

(图片来源:阿贡实验室)

利用火焰喷雾热解技术,可以大规模生产纳米材料,而这又是生产各种工业材料的关键,如化学催化剂、电池电解液/正极和颜料。AMD智能材料设计主管Marius Stan表示:“科学家们将化学物质置入火焰中,等待粒子最后出现。这些粒子具有重要特性,可用于各种应用。”

研究人员探讨,如何利用先进的统计技术来改变材料的化学成分,并调整机器参数。计算材料科学家Noah Paulson、负责实验室火焰喷雾热解的首席材料科学家Joe Libera和Stan表示:“为了改变粉末品质,我们决定研究二氧化硅的生产方式。我们发现,我们可以通过机器学习来控制火焰喷雾热解装置中的输入,并获得理想结果。虽然这很复杂,而且有很多不同的输入方式。”

Paulson表示,之所以选择二氧化硅,是因为它非常适合计算建模。此项研究发现或将催生大量的改进材料,比如电池电极。“如果你有一辆车,而且想使其单次充电续航里程增加一倍,就需要更好的电池材料。这就是在这些应用中限制我们的地方。”

人工智能在研究中起到的作用尤其值得关注。Stan指出,这个项目的分析水平如此复杂,想要一个人完成几乎是不可行的。“我们可以创造出一种算法和软件,即使比不上人类,也可以控制一个过程。这其中涉及到许多参数,利用人工智能可以帮助我们的大脑处理这些信息。”

Paulson对此表示赞同。他说:“这项技术的核心在于机器学习,它能帮助我们在没有人工投入的情况下优化加工条件。我们通过一天的实验,基本就能找到(我们想要的)颗粒大小最佳分布情况,而不是数周。”

Paulson和Stan表示,在实验和计算两方面,未来均有可能进一步研究。就制造和工程研究机构而言,研究团队的成员希望能与行业伙伴合作,探讨如何使项目软件更好地控制火焰喷雾热解中的燃烧和化学过程。与此同时,他们希望,阿贡即将推出的高性能超级计算机Aurora有助于完成密集型计算工作。

Paulson相信,此项研究将提高优质材料生产能力,并有望推动不同技术领域发展。他表示:“材料才是真正的瓶颈。如果我们能找到一种方法,将实验室中的研究成果转化为能够以合理成本制造的材料,那么我们就能使这些技术成为世界真正需要的技术。”

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