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    機器學習能加快新型LED照明材料的發(fā)掘

    據(jù)外媒報道,休斯頓大學日前宣布,其開發(fā)的機器學習算法能夠預(yù)測超過100,000種化合物的特性,并能確定那些最有可能成為LED照明高效熒光粉的化合物。

    機器學習能加快新型LED照明材料的發(fā)掘

    其中,研究人員合成的一種名叫“硼酸鋇鈉”的可計算化合物,在對其進行了測試之后,發(fā)現(xiàn)它提供了95%的效率以及出色的熱穩(wěn)定性。雖然硼酸鋇鈉化合物產(chǎn)生的光線太藍,而不適用于商用,但是研究人員并不氣餒。他們表示,他們現(xiàn)在就能通過機器學習算法找到一種能發(fā)射有用波長的發(fā)光材料。

    Jakoah Brgoch教授表示:“我們的目標是研發(fā)具有高效、優(yōu)秀顏色質(zhì)量及低成本的LED燈泡。”

    據(jù)悉,該研究項目首先列出了來自Pearson晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的118,287種潛在的無機磷化合物。然后機器學習快速掃描這些化合物的關(guān)鍵屬性,包括德拜(Debye)溫度和化學兼容性等。最終通過算法將上述11萬多種化合物減少到了2000多種。

    研究人員表示,通過傳統(tǒng)的方法,需要數(shù)周才能挑選出有用的材料;而通過機器學習算法,在30秒內(nèi)就能挑選出大約20種有用的材料。

    Brgoch教授指出,該項目為機器學習可以為高性能材料的開發(fā)帶來巨大的價值提供了強有力的證據(jù)。

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