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我国科研团队运用AI设计出石墨烯/氮化硼复合二维材料

我国科研团队运用AI设计出石墨烯/氮化硼复合二维材料

  • 分类:行业新闻
  • 作者:
  • 来源:网络
  • 发布时间:2021-04-29
  • 访问量:

【概要描述】近日,从杭州电子科技大学获悉,该校机械工程学院董源教授研究团队将人工智能、深度学习、对抗生成技术与新材料的研发相结合,研究出针对石墨烯/氮化硼复合二维材料的人工智能系统。  传统的材料学硏究中,新材料需要经历理论发现、实验室制备、工程化制造和实际应用等阶段,这一过程至少需要20至30年,造成材料科研“耗时耗力”。将人工智能应用到新材料研发中,是解决目前材料研发周期过长、代价过高的一种新尝试。  董源研究团队采用大规模高通量计算收集了大量的结构-带隙之间的关联数据,作为人工智能的学习数据集。他们构建了数套深度卷积神经网络,可以学习已有的结构-带隙数据,精确预测不在数据集之中的任意新型结构的带隙,精确度可高达95%。  “这一类材料的带隙可以在导体与宽禁带半导体之间广泛可调,并且高度依赖原子的空间排布,在高性能存储、光电器件中具有重要应用潜力。”董源指出。  在进一步研究中,董源团队希望人工智能能够承担起一位材料科学家的角色,也就是可以根据用户需求主动设计材料。  “我们采用了近年来备受关注的对抗生成网络(GAN)来实现这一目的。”董源说。通过将深度卷积网络中的“隐藏神经层”与对抗生成网络中的“判别器”嵌合在一起,他们所设计的“条件生成对抗网络”可以做到根据用户对带隙的需求,自动生成新的石墨烯/氮化硼材料结构,且准确度依然可以达到90%左右。  董源团队还通过对隐藏神经层进行数据降维,观测到条件生成对抗网络跟踪材料结构与物性之间耦合关系的过程,对人工智能在材料科学应用中的可解释性做出了部分阐述。  日前,浙江省发布了《浙江省新材料产业发展“十四五”规划》,明确提出力争到2025年,初步建成全球有重要影响力的新材料产业高地。  “人工智能加速新材料研发这一领域的进展是激动人心的,迫切需要材料领域、信息科学领域的科学家以及材料产业专家精诚合作、紧密团结来推动它的发展。”董源表示。

我国科研团队运用AI设计出石墨烯/氮化硼复合二维材料

【概要描述】近日,从杭州电子科技大学获悉,该校机械工程学院董源教授研究团队将人工智能、深度学习、对抗生成技术与新材料的研发相结合,研究出针对石墨烯/氮化硼复合二维材料的人工智能系统。  传统的材料学硏究中,新材料需要经历理论发现、实验室制备、工程化制造和实际应用等阶段,这一过程至少需要20至30年,造成材料科研“耗时耗力”。将人工智能应用到新材料研发中,是解决目前材料研发周期过长、代价过高的一种新尝试。  董源研究团队采用大规模高通量计算收集了大量的结构-带隙之间的关联数据,作为人工智能的学习数据集。他们构建了数套深度卷积神经网络,可以学习已有的结构-带隙数据,精确预测不在数据集之中的任意新型结构的带隙,精确度可高达95%。  “这一类材料的带隙可以在导体与宽禁带半导体之间广泛可调,并且高度依赖原子的空间排布,在高性能存储、光电器件中具有重要应用潜力。”董源指出。  在进一步研究中,董源团队希望人工智能能够承担起一位材料科学家的角色,也就是可以根据用户需求主动设计材料。  “我们采用了近年来备受关注的对抗生成网络(GAN)来实现这一目的。”董源说。通过将深度卷积网络中的“隐藏神经层”与对抗生成网络中的“判别器”嵌合在一起,他们所设计的“条件生成对抗网络”可以做到根据用户对带隙的需求,自动生成新的石墨烯/氮化硼材料结构,且准确度依然可以达到90%左右。  董源团队还通过对隐藏神经层进行数据降维,观测到条件生成对抗网络跟踪材料结构与物性之间耦合关系的过程,对人工智能在材料科学应用中的可解释性做出了部分阐述。  日前,浙江省发布了《浙江省新材料产业发展“十四五”规划》,明确提出力争到2025年,初步建成全球有重要影响力的新材料产业高地。  “人工智能加速新材料研发这一领域的进展是激动人心的,迫切需要材料领域、信息科学领域的科学家以及材料产业专家精诚合作、紧密团结来推动它的发展。”董源表示。

  • 分类:行业新闻
  • 作者:
  • 来源:网络
  • 发布时间:2021-04-29
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  近日,从杭州电子科技大学获悉,该校机械工程学院董源教授研究团队将人工智能、深度学习、对抗生成技术与新材料的研发相结合,研究出针对石墨烯/氮化硼复合二维材料的人工智能系统。

  传统的材料学硏究中,新材料需要经历理论发现、实验室制备、工程化制造和实际应用等阶段,这一过程至少需要20至30年,造成材料科研“耗时耗力”。将人工智能应用到新材料研发中,是解决目前材料研发周期过长、代价过高的一种新尝试。

  董源研究团队采用大规模高通量计算收集了大量的结构-带隙之间的关联数据,作为人工智能的学习数据集。他们构建了数套深度卷积神经网络,可以学习已有的结构-带隙数据,精确预测不在数据集之中的任意新型结构的带隙,精确度可高达95%。

  “这一类材料的带隙可以在导体与宽禁带半导体之间广泛可调,并且高度依赖原子的空间排布,在高性能存储、光电器件中具有重要应用潜力。”董源指出。

  在进一步研究中,董源团队希望人工智能能够承担起一位材料科学家的角色,也就是可以根据用户需求主动设计材料。

  “我们采用了近年来备受关注的对抗生成网络(GAN)来实现这一目的。”董源说。通过将深度卷积网络中的“隐藏神经层”与对抗生成网络中的“判别器”嵌合在一起,他们所设计的“条件生成对抗网络”可以做到根据用户对带隙的需求,自动生成新的石墨烯/氮化硼材料结构,且准确度依然可以达到90%左右。

  董源团队还通过对隐藏神经层进行数据降维,观测到条件生成对抗网络跟踪材料结构与物性之间耦合关系的过程,对人工智能在材料科学应用中的可解释性做出了部分阐述。

  日前,浙江省发布了《浙江省新材料产业发展“十四五”规划》,明确提出力争到2025年,初步建成全球有重要影响力的新材料产业高地。

  “人工智能加速新材料研发这一领域的进展是激动人心的,迫切需要材料领域、信息科学领域的科学家以及材料产业专家精诚合作、紧密团结来推动它的发展。”董源表示。

石墨烯的国防应用

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如果说要在 21 世纪过去的 20 年选择一种最具代表性的颠覆性材料,恐怕非石墨烯莫属。石墨烯是碳的结晶形式之一,类似于金刚石和石墨的晶体结构。石墨烯是目前人类已知的强度最高、质量最轻、导电性最佳的材料之一。2004 年,曼彻斯特大学的两位科学家安德烈·格莱姆(Andre Gleim)和利斯蒂亚·诺沃塞洛夫(Kostya Novoselov)通过非常简单的方法制备了石墨烯,短短 6 年后,就于 2010年被授予诺贝尔物理学奖。
2023-03-24
德阳市材料化工产业发展专班莅临烯碳科技调研

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为全面了解德阳市材料化工产业发展现状,明确“十四五”时期德阳市材料化工产业发展思路、发展路径和主要任务,高质量编制材料化工产业发展规划,高位推动材料化工产业发展。3月15日,由德阳市经信局副局长林丹带队、前瞻产业研究院项目总监邓定喜一行五人莅临德阳烯碳科技进行调研。
2023-03-20
三星中国国际采购中心运营长JiHong

三星中国国际采购中心运营长JiHong Lee一行莅临中碳科技参观调研

近日,三星中国国际采购中心运营长JiHong Lee、高级经理韩成男、经理廖芳一行莅临德阳中碳新材料科技有限公司进行参观、调研。常务副总、中碳科技总经理张开友,研发副总高华博士以及研发部副主任姚林博士等陪同参观交流。中碳科技母公司烯碳科技集团总裁肖辉继参加了会议交流。
2023-03-16
集团总裁肖辉继一行到东方电气交流合作事宜

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一年之计在于春,早春三月,正当时。德阳烯碳科技集团(以下简称“集团”)总裁肖辉继、研发副总高华博士、技术总监赵长增一行到中国东方电气集团有限公司(以下简称“东电”)交流合作事宜。东电副总经理刘世洪(以下简称“刘总”)等领导热情接待了肖总一行。来自两个不同领域的企业代表相遇在一起,兴致勃勃地进行着富有成果的交流。
2023-03-08

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