(相關(guān)資料圖)

美國(guó)麻省理工學(xué)院（MIT）研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)人工智能模型，可從材料的表面數(shù)據(jù)推測(cè)其內(nèi)部結(jié)構(gòu)、空隙和裂縫等詳細(xì)信息。相關(guān)成果發(fā)表在《先進(jìn)材料》雜志上。

研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種人工智能算法，利用深度學(xué)習(xí)來比較關(guān)于材料的外部力場(chǎng)和相應(yīng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的大量模擬數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)生成一個(gè)能夠從表面數(shù)據(jù)對(duì)內(nèi)部進(jìn)行可靠預(yù)測(cè)的系統(tǒng)。開發(fā)該方法涉及一個(gè)迭代過程，讓模型進(jìn)行初步預(yù)測(cè)，與有關(guān)材料的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，然后進(jìn)一步微調(diào)模型以匹配這些信息。由此產(chǎn)生的模型對(duì)那些對(duì)材料有足夠了解從而能夠計(jì)算其內(nèi)部屬性的情況進(jìn)行了測(cè)試，新方法的預(yù)測(cè)與計(jì)算出的屬性相吻合。該方法已通過網(wǎng)站免費(fèi)提供公眾使用。

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