美國人工智能模型可推測材料內部結構和性質

美國麻省理工學院（MIT）研究團隊開發(fā)了一個人工智能模型，可從材料的表面數(shù)據(jù)推測其內部結構、空隙和裂縫等詳細信息。相關成果發(fā)表在《先進材料》雜志上。

研究團隊開發(fā)出一種人工智能算法，利用深度學習來比較關于材料的外部力場和相應的內部結構的大量模擬數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)生成一個能夠從表面數(shù)據(jù)對內部進行可靠預測的系統(tǒng)。開發(fā)該方法涉及一個迭代過程，讓模型進行初步預測，與有關材料的實際數(shù)據(jù)進行比較，然后進一步微調模型以匹配這些信息。由此產生的模型對那些對材料有足夠了解從而能夠計算其內部屬性的情況進行了測試，新方法的預測與計算出的屬性相吻合。該方法已通過網(wǎng)站免費提供公眾使用。

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