Rugsėjis 15, 800 funkcija Skaičiavimo strategija, skirta rasti naujas optimizuotas organinių redokso srauto baterijų struktūras. Kreditas: Sowndarya SV ir kt. Naujausi pažanga kuriant mašininio mokymosi ir optimizavimo metodus atvėrė naujas ir įdomias galimybes nustatyti tinkamas molekulines konstrukcijas, junginius ir cheminius kandidatus įvairioms reikmėms. . Optimizavimo metodai, kai kurie iš jų yra pagrįsti mašininio mokymosi algoritmais, yra galingi įrankiai, kuriuos galima naudoti norint pasirinkti optimalius konkrečios problemos sprendimus iš paprastai daugybės galimybių. Kolorado valstijos universiteto ir Nacionalinės atsinaujinančios energijos laboratorijos mokslininkai taikė moderniausius molekulinio optimizavimo modelius įvairioms realaus pasaulio problemoms spręsti. reikia nustatyti naujus ir perspektyvius molekulinius modelius. Naujausiame jų tyrime, įtrauktame į Nature Machine Intelligence , jie specialiai taikė naujai sukurtą atvirojo kodo optimizavimo sistemą, siekdami nustatyti gyvybingus organinius radikalus vandeninio redokso srauto baterijose, energijos įrenginiuose, kurie cheminę energiją paverčia elektra.
„Mūsų projektas buvo finansuojamas pagal ARPA-E programą, kuria buvo siekiama sutrumpinti laiką, kurio reikia naujų energetinių medžiagų kūrimui naudojant mašininio mokymosi metodus“, – vienas iš tyrėjų Peter C. St. John. atliko tyrimą, sakė „TechXplore“. „Naujų kandidatų į redokso srauto baterijas radimas buvo įdomus kai kurių mūsų ankstesnių darbų tęsinys, įskaitant dokumentą, paskelbtą Nature Communications . ir kitas Moksliniai duomenys , abu žiūri į organinius radikalus.“ Nauja struktūra, kurią sukūrė Šv. kolegas įkvėpė jų ankstesnis darbas, susijęs su molekuliniu optimizavimu. Sistema iš esmės susideda iš dirbtinio intelekto (AI) įrankio AlphaZero, kurį sukūrė DeepMind, kartu su greitu mašininiu mokymusi sukurtu modeliu, sudarytu iš dviejų grafinių neuronų tinklų, apmokytų beveik . , kvantinės chemijos modeliavimas. Pirmoji diagrama Neuroniniai tinklai buvo išmokyti numatyti oksidacijos ir redukcijos potencialus – du svarbius parametrus, leidžiančius nustatyti, kiek energijos galima sukaupti vandeninėse redokso srauto baterijose. Antrasis numato elektronų tankį ir vietinę 3D aplinką, kurios, kaip nustatyta, yra susijusios su šių baterijų eksploatavimo trukme. ” molekulių optimizavimas kaip medžio paieška, kai mes kuriame molekules, kartodami komponentus prie augančios struktūros“, – paaiškino St. John. „Šio metodo pranašumas yra tas, kad galime nupjauti dideles paieškos erdvės šakas, kuriose molekulės pradeda rodyti nerealias struktūras. Todėl galime apriboti savo paieškos erdvę tik tomis molekulėmis, kurios atitinka iš anksto nustatytą paprastų kriterijų rinkinį.”
Tyrėjai naudojo savo molekulinio optimizavimo sistemą, kad atliktų daugybę bandymų, kurių tikslas buvo nustatyti galimus organinius radikalus vandeninio redokso srauto akumuliatoriuose, kurie galėtų būti ypač stabilūs ir perspektyvūs. Sistema sėkmingai nustatė keletą molekulinių kandidatų, kurie atitiko konkrečią Sent Jono ir jo kolegų apibrėžtų kriterijų derinį. „Parodėme, kad galimų kandidatų į konkretų krūvininkų tipą organinėse redokso srauto baterijose gali būti didesni, nei manyta anksčiau“, – sakė St. „Mes taip pat parodėme, kad gali būti rasta molekulių, kurios galėtų sukurti paprastesnes, našesnes baterijas, nenaudojant pereinamųjų metalų.“ šios tyrėjų komandos sukurta optimizavimo sistema pasirodė esanti daug žadanti priemonė sprendžiant sudėtingas realaus pasaulio problemas, susijusias su inžinerija ir chemija. Ateityje jis galėtų būti naudojamas nustatant naujus pageidaujamus junginius ir molekulinius kandidatus daugeliui skirtingų technologijų, įskaitant vandens redokso srauto baterijas. dabar norėčiau ištirti papildomų kriterijų, pvz., tirpumo ir redokso porų tarp įkrautų būsenų, įtraukimą“, – pridūrė St. „Tam reikėtų papildomų mokymo duomenų, tačiau tai gali lemti perspektyvesnes kandidatų struktūras.” 42256 Daugiau informacijos: Shree Sowndarya SV ir kt., Į kelis tikslus nukreiptas de novo stabilių organinių radikalų optimizavimas vandeninio redokso srauto akumuliatoriams Gamtos mašinos intelektas ( ). DOI: .530/s42256-10-022-3
Peteris C. St. Johnas ir kt., Organinės homolizinės jungties disociacijos entalpijų numatymas beveik cheminiu tikslumu su mažesnėmis sekundėmis skaičiavimo sąnaudomis, Gamtos komunikacijos (16201 ). DOI: .530/s41467- -2022-z
Peter C. St. John ir kt., Kvantiniai cheminiai skaičiavimai daugiau nei 200, organinis radikalas rūšis ir 15, susijusios uždaro apvalkalo molekulės, Moksliniai duomenys ( ). DOI: .530/s42256– 100-x
© 00588 Mokslas X Tinklas
41467Citata: molekulinio optimizavimo sistema, skirta nustatyti perspektyvius organinius radikalus vandeninio redokso srauto akumuliatoriams (2022 , rugsėjo mėn. ) gauta Rugsėjis 2022 iš https://techxplore.com/news/2022–molecular-optimization-framework-radicals-aqueous.html Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
