15:28 2023-03-24
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Un „ecosistem” de instrumente pentru a stimula proiectarea bazată pe învățarea automată a cadrelor metal-organice
_ Un „ecosistem” de instrumente pentru a stimula proiectarea bazată pe învățarea automată a cadrelor metal-organice
O echipă de chimiști și informaticieni de la Institutul Federal Elvețian de Tehnologie Lausanne, Universitatea din California și Institut des Sciences et Ingenierie Chimiques, Ecole , au dezvoltat un ecosistem de instrumente pentru a stimula proiectarea bazată pe învățarea automată a cadrelor metal-organice.
În studiul lor, raportat în jurnalul ACS Central Science, Kevin Maik Jablonka , Andrew Rosen, Aditi Krishnapriyan și Berend Smit au codificat instrumente pentru a converti datele în intrări de învățare automată pentru a crea un sistem care să stimuleze cadrele de învățare automată.
Chimia reticulară este știința proiectării și sintetizării materialelor cristaline poroase cu anumite structuri și proprietăți predefinite (blocuri de construcție). Aceste materiale, cunoscute sub denumirea de cadre metalo-organice (MOF) au aplicații în stocarea gazelor, separare, cataliză, detecție și livrare de medicamente.
Din păcate, descoperirea și optimizarea noilor MOF se bazează în mare parte pe teste- experimente și erori, care necesită timp și costă. Pentru a accelera dezvoltarea chimiei reticulare, unii dintre membrii echipei actuale au creat un pachet de aplicații numit Mofdscribe și l-au lansat pentru utilizare de către publicul larg încă din 2022.
De atunci, Mofdscribe a a fost folosit de mulți chimiști pentru a-i ajuta să creeze MOF-uri distincte. Echipa actuală a recunoscut că Mofdscribe are totuși unele limitări și și-a propus să creeze un sistem mai util.
În acest scop, cercetătorii au creat cod care a permis integrarea modelării computaționale, învățării automate, extragerea datelor și screening de mare randament. Ei au rezolvat, de asemenea, o problemă care a implicat datele utilizate pentru a antrena algoritmi de învățare automată care se scurg în seturile de testare. Unul dintre obiectivele lor, notează ei, a fost să creeze instrumente de analiză a setului de date de care cercetătorii nu au nevoie încă, dar probabil că le vor face la un moment dat. Acest lucru, sugerează ei, ar trebui să ajute la compararea diferențelor de performanță dintre sistemele de învățare automată.
Rezultatul a fost ceea ce echipa descrie ca un „ecosistem” – un mediu în care chimiștii ar putea merge să elaboreze noi abordări de învățare automată. pentru a crea MOF-uri cu funcțiile și proprietățile dorite. Ei notează că permite, de asemenea, identificarea de noi rute sintetice și condiții de reacție.
Echipa de cercetare observă, de asemenea, că noul ecosistem va facilita partajarea și reutilizarea datelor și cunoștințelor în rândul cercetătorilor din domeniul chimiei reticulare, care ei cred că vor stimula colaborarea și inovația.
© 2023 Science X Network
Comentarii:
Adauga Comentariu