很大程度上已无法满足21世纪工业发展对新材料的需求。随着信息技术的发展在材料模拟领域的进步，高通量计算系统可以在短时间内获得大量数据，并利用人工智能筛选和设计新材料，从而大幅提升材料研发速度，降低材料研发成本。
Ceder最早想到利用这种高通量、数据驱动的方法发现材料是在本世纪初,他受到人类基因组计划的启发,因此猜测材料学家能否从遗传学家那里借鉴一些经验,鉴别出一个与生物学信息被编码在DNA碱基对中的方式相同的,编码各种化合物属性的“材料基因组”。 材料基因工程应运而生 2011年美国提出材料基因组计划(Materials Genome I...
Ceder最早想到利用这种高通量、数据驱动的方法发现材料是在本世纪初,他受到人类基因组计划的启发,因此猜测材料学家能否从遗传学家那里借鉴一些经验,鉴别出一个与生物学信息被编码在DNA碱基对中的方式相同的,编码各种化合物属性的“材料基因组”。 材料基因工程应运而生 2011年美国提出材料基因组计划(Materials Genome I...
Ceder最早想到利用这种高通量、数据驱动的方法发现材料是在本世纪初,他受到人类基因组计划的启发,因此猜测材料学家能否从遗传学家那里借鉴一些经验,鉴别出一个与生物学信息被编码在DNA碱基对中的方式相同的,编码各种化合物属性的“材料基因组”。 材料基因工程应运而生 2011年美国提出材料基因组计划(Materials Genome I...
数据驱动被认为是材料科学的“第四范式” 基于信息化技术和数据科学的材料信息学,通过大数据和机器学习提取数据间的隐含变量,建立模型,以此来指导材料科学的发现。中国科学院院士、清华大学原校长顾秉林认为,人工智能的发展,缩短了材料研发的周期、减少了投资,进而加快了整个领域的进程。因此材料科学和人工智能的协同发展无...
数据驱动被认为是材料科学的“第四范式” 基于信息化技术和数据科学的材料信息学,通过大数据和机器学习提取数据间的隐含变量,建立模型,以此来指导材料科学的发现。中国科学院院士、清华大学原校长顾秉林认为,人工智能的发展,缩短了材料研发的周期、减少了投资,进而加快了整个领域的进程。因此材料科学和人工智能的协同发展无...
好评 0% 0 中评 0% 0 差评 0% 0 好评 中评 差评 匿名发表 (内容限5至500字) 当前已经输入 0 字 友情链接 申请链接>> 恰佩克奖 机器人高峰论坛 机气林 人形机器人生态大会 ITES深圳工业展 广西工博会 顺企网 优气压缩机(上海)有限公司 机器人研究院 库卡机器人 中国传动网 索比光伏网 数控...
数据驱动被认为是材料科学的“第四范式” 基于信息化技术和数据科学的材料信息学,通过大数据和机器学习提取数据间的隐含变量,建立模型,以此来指导材料科学的发现。中国科学院院士、清华大学原校长顾秉林认为,人工智能的发展,缩短了材料研发的周期、减少了投资,进而加快了整个领域的进程。因此材料科学和人工智能的协同发展无...
数据驱动被认为是材料科学的“第四范式” 基于信息化技术和数据科学的材料信息学,通过大数据和机器学习提取数据间的隐含变量,建立模型,以此来指导材料科学的发现。中国科学院院士、清华大学原校长顾秉林认为,人工智能的发展,缩短了材料研发的周期、减少了投资,进而加快了整个领域的进程。因此材料科学和人工智能的协同发展无...