Tohoku Universiteti tərəfindən

Sadie Harley tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

DIVE-nin çoxagentli iş axını ilə ənənəvi metodların müqayisəsi və toplanmış nəşrlərin hidrogen saxlama materialları bazasında paylanması. Mənbə: Hao Li və başqaları.

Yeni materialların hazırlanması müxtəlif konfiqurasiyalar və elementlər üçün çoxlu sınaq və səhv tələb edə bilər. Süni intellekt (Sİ) bu vaxt aparan prosesi asanlaşdırmaq potensialına görə enerji materialları tədqiqatında populyarlıq qazanmışdır. Bununla belə, yüksək dəqiqlikli eksperimental bilikləri etibarlı yeni enerji ilə əlaqəli materialların kəşfi ilə əlaqələndirən tam muxtar iş axınları hələ də erkən mərhələdədir.

Tohoku Universitetinin WPI-Advanced Materials Research İnstitutunun (WPI-AIMR) tədqiqatçılarından ibarət qrup, material tədqiqat prosesini sadələşdirmək üçün Vizual İfadənin Təsviri Şərhi (DIVE) çoxagentli iş axını yaratdı. Sistem, bir neçə dəqiqə ərzində yeni materiallar təklif etmək üçün 4000-dən çox elmi nəşrdən 30.000-dən çox girişdən ibarət verilənlər bazasındakı şəkillərdən məlumat çıxarır.

Tapıntılar Chemical Science jurnalında dərc edilib .

DIVE, bərk vəziyyətdə olan hidrogen saxlama materialları ilə bağlı mövcud ədəbiyyatdan əldə etdiyi məlumatları sistematik şəkildə təşkil edir. Məlumatların dəqiqliyi və çıxarılma əhatə dairəsi kommersiya modellərindən 10-15%, açıq mənbəli modellərlə müqayisədə isə 30%-dən çox daha yaxşı idi. DIVE-dən istifadə etmək asandır, çünki giriş adi söhbətə bənzəyir.

Sadəcə DIVE-yə axtardığınız meyarları təqdim edin və o, uyğun materiallar təklif etmək üçün verilənlər bazasından istifadə edəcək. Həmçinin, əvvəllər ədəbiyyatda qeyd olunmayan tamamilə yeni materiallar təklif etmək qabiliyyətini nümayiş etdirir.Süni intellekt agent platforması olan “DigHyd” tərəfindən dəstəklənən yeni materialların dizaynı iş axını. Müəllif: Hao Li və başqaları.

“DIVE ədəbiyyata əsaslanan elmi bilikləri tətbiq edilə bilən innovasiyaya çevirə bilər və kimya və materialşünaslıq sahələrində sürətləndirilmiş kəşflər üçün genişlənən bir yol təqdim edə bilər”, – deyə Fəxri Professor Hao Li (WPI-AIMR) bildirib.

Bu tədqiqat əhəmiyyətlidir, çünki kağız fiqurlarda gizlədilən əsas eksperimental nəticələri yüksək keyfiyyətli, maşınla oxuna bilən məlumatlara çevirən etibarlı, hərtərəfli bir boru kəməri qurur və bu da daha sürətli və daha dəqiq elmi sintez və kəşfə imkan verir.

Ümumi ekstraksiya yanaşmaları ilə müqayisədə aydın performans artımlarını bildirir və minlərlə sənəddən qurulmuş, birbaşa sorğu edilə bilən və yeni material dizaynına rəhbərlik etmək üçün istifadə edilə bilən böyük, seçilmiş hidrogen saxlama verilənlər bazası (DigHyd) yaradır.

Rəqəmsal Hidrogen Platforması, hidrogen saxlama materiallarının dizaynı üçün ilk rəqəmsal platformadır və eyni zamanda bu günə qədər bildirilən ən böyük eksperimental və hesablama bərk cisimli hidrogen saxlama məlumat bazasıdır.

Li izah edir ki, “Hidrogen saxlama materialları haqqında bu qədər çox şey bilmək istəməyimizin səbəbi, onların hidrogen əsaslı təmiz enerjini praktik, daha təhlükəsiz və daha əlverişli hala gətirmək üçün əsas maneə olmasıdır”.

“DIVE ilə təklif etdiyimiz iş axını sübutlara əsaslanan kəşfləri sürətləndirmək potensialına malikdir ki, bu da tədqiqatın dərc olunduğu andan ətraf mühitə kömək edən real texnologiyalarda tətbiq olunduğu ana qədər daha qısa dönüş müddəti deməkdir.”

Nəşr detalları

Di Zhang və digərləri, Süni intellekt agentləri ilə hidrogen saxlama materiallarının kəşfinə “DALIŞ”, Kimya Elmi (2026). DOI: 10.1039/d5sc09921h

Jurnal məlumatları: Kimya Elmi 

Tohoku Universiteti tərəfindən təmin edilir