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SOLAR DAILY
太阳能机器学习是超级计算机氪石
by Staff Writers
墨尔本,澳大利亚(SPX)2021年6月25日

机器学习程序不限于带隙。它可用于预测其他许多材料的性质,用于其他上下文,并由专业程序员开发,不仅可以用于科学家和学者,而且还用于企业和企业应用。

由于一系列新的机器学习模型,超级计算机可能会发现自己没有使用普通笔记本电脑的快速,准确的结果。

基于RMIT大学的Exciton Science卓越卓越中心的研究人员已经编写了一个程序,该计划预测了材料的带隙,包括太阳能应用,通过自由提供和易于使用的软件。带隙是在设计新的太阳能电池时如何效率的重要指示。

带隙预测涉及量子和原子级化学计算,通常使用密度泛函理论进行。到目前为止,此过程需要数百小时的昂贵的超级计算机处理时间,以及复杂和昂贵的软件。

为了解决这个问题,研究人员使用从以前的超级计算机计算的250,000个生成的数据培训了机器学习模型。结果已在化学信息学杂志中公布。

显着,虽然该程序能够包括多个变量,但发现只有一个因素,化学计量,含有 - 在几乎所有情况下 - 足够的信息来准确地预测频带隙。化学计量是化学反应物和产品之间的数值关系,如食谱中的成分体积,以烘烤蛋糕。

需要更多的工作来完全理解为什么单独的化学计量被证明是如此有用。但它提出了一些应用程序的漫长超级计算机计算的令人兴奋的前景。为机器学习程序提供动力的人工神经网络可以通过对密度函数理论进行类似功能的软件程序成功,尽管具有更简单的功能。

领导作者Carl Belle说:“如果你想做模拟,但你需要在你身后有数百万美元的超级计算基础设施,你不能这样做。如果我们可以挖掘为什么化学计量配置如此强大,那么它可以意味着超级计算机不需要筛选候选材料,也不需要准确模拟。它可以真正打开一整组科学家使用的东西。“

机器学习程序不限于带隙。它可用于预测其他许多材料的性质,用于其他上下文,并由专业程序员开发,不仅可以用于科学家和学者,而且还用于企业和企业应用。

“它是由工业标准建造的,它的设计是合作的,”卡尔说。

“该网站有一个完整的关系数据库。它有数百万录的记录。它全部并自由使用。我们已经准备好了。”

Research paper


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Exciton科学卓越卓越中心
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通过使用新技术实现的出色有机太阳能电池的性能
Kaunas,立陶宛(SPX)2021年6月24日
有机太阳能元件与空穴传输材料的自组装分子薄层(SAM),该技术用于制造串击串联太阳能电池,实现了18.4个电力转换效率。在Kaunas理工大学(KTU)工作的立陶宛化学家的发明,由几家全球公司商业化,证明了不同的太阳能技术。 有机太阳能电池由常见的有机元素如碳,Hydro ...制成read more

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