Bondings nächstes Top-Modell: Bonding-Eigenschaften mit maschinellem Lernen projizieren

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Materialien zu entwickeln, die die notwendigen Eigenschaften haben, um bestimmte Funktionen zu erfüllen, ist eine Herausforderung für Forscher, die in Bereichen von der Katalyse bis hin zu Solarzellen arbeiten.Um Entwicklungsprozesse zu beschleunigen, können Modellierungsansätze verwendet werden, um Informationen vorherzusagen, um Verfeinerungen zu leiten.Forscher des Instituts für Industriewissenschaften der Universität Tokio haben ein Modell für maschinelles Lernen entwickelt, um Eigenschaften von gebundenen und adsorbierten Materialien basierend auf Parametern der einzelnen Komponenten zu bestimmen.Ihre Ergebnisse werden in Applied Physics Express veröffentlicht.

phys.org

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