Álláshirdetések
Events / Courses
Legfrissebb híreink
Ellephetik a gyárakat az emberszabású robotok
2024.05.21 12:22
Törökország felé kerülnék meg az EU-s vámokat a kínai gyártók
2024.05.21 09:19
Bebiztosítja a gépgyártókat a hiba ellen a Röhm megoldása
2024.05.21 08:22
Autopro Blog
Autopro a Facebookon
Galériáink
MI segítségével csökkentené karbonlábnyomát a Toyota
Fotó: Toyota Europe Newsroom
A Toyota Research Institute (TRI) és a Northwestern University közösen bejelentették együttműködésüket, amelynek célja az új anyagok felfedezésének, tervezésének és fejlesztésének felgyorsítása a világ első „nanoanyag-adatgyárával”.
A felek által használt, mesterséges intelligencia által vezérelt módszer messze túlmutat a hagyományos próbálkozásokon, mivel rendkívül széles skálán adatokat gyűjt, majd felhatalmazza az MI-t az anyagok genomjában való keresésre, hogy megtalálja a legjobb anyagokat egy adott alkalmazáshoz. Az úgynevezett adatgyárat először új katalizátorok felfedezésére fogják használni az üzemanyagcellás járművek hatékonyabbá tételére, ám a TRI és a Northwestern úgy véli, hogy ennek az anyagfeltárási módszernek a jövőben széleskörű alkalmazási területe lesz a zöld technológiában.
„Nagy kihívás a mobilitás iránti növekvő igény kielégítése szén-dioxid-kibocsátás nélkül” – mondta Brian Storey, a TRI energia- és anyagokért felelős vezető igazgatója. „A Northwestern-nel való együttműködés révén jelentősen lecsökkentettük az akkumulátorokban és üzemanyagcellákban felhasználható új anyagok teszteléséhez és megtalálásához szükséges időt.”
„Adatgyár”
A TRI és a Northwestern kifejlesztett egy gépi tanulási algoritmust, amely rekordsebességgel képes szintetizálni az anyagokat, hogy átvizsgálja a Northwestern új Megalibraries névre hallgató könyvtárát – egy olyan könyvtárat, amely több új szervetlen anyagot tartalmaz, mint amennyit a tudósok valaha is összegyűjtöttek és kategorizáltak.
A kutatók ezzel az új megközelítéssel olyan katalizátorokat keresnek, amelyek az olyan drága, ritka anyagok helyett használhatók, amelyektől a világ jelenleg függ, mint például a platina és az irídium.
Ezt az együttműködést megelőzően a gépi tanulási algoritmusokat gyengébb minőségű, következetlenül összegyűjtött adatkészletekre képezték ki. Most a Northwestern és a TRI összefogásával a csapat kiváló minőségű adatbázist használhat olyan összetett algoritmusok képzésére, amelyek lehetővé teszik a létfontosságú anyagok gyors és objektív felfedezését – áll a Toyota közleményében.
Tetszett ez a hír? Értesüljön elsőként a járműipari történésekről, iratkozzon fel az autopro.hu hírlevelére az alábbi linken!
