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美国人工智能模型可推测材料内部结构和性质

美国麻省理工学院(MIT)研究团队开发了一个人工智能模型,可从材料的表面数据推测其内部结构、空隙和裂缝等详细信息。相关成果发表在《先进材料》杂志上。


研究团队开发出一种人工智能算法,利用深度学习来比较关于材料的外部力场和相应的内部结构的大量模拟数据,并利用这些数据生成一个能够从表面数据对内部进行可靠预测的系统。开发该方法涉及一个迭代过程,让模型进行初步预测,与有关材料的实际数据进行比较,然后进一步微调模型以匹配这些信息。由此产生的模型对那些对材料有足够了解从而能够计算其内部属性的情况进行了测试,新方法的预测与计算出的属性相吻合。该方法已通过网站免费提供公众使用。


本文摘自国外相关研究报道,文章内容不代表本网站观点和立场,仅供参考。


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2024-2030年中国人工智能生成内容(AIGC)行业市场全景调查及战略咨询研究报告
2024-2030年中国人工智能生成内容(AIGC)行业市场全景调查及战略咨询研究报告

《2024-2030年中国人工智能生成内容(AIGC)行业市场全景调查及战略咨询研究报告》共十二章,包含中国人工智能生成内容(AIGC)行业重点上市企业经营状况分析,2021-2023年中国人工智能生成内容(AIGC)行业投资潜力分析,对2024-2030年中国人工智能生成内容(AIGC)行业发展前景及趋势预测等内容。

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