Data science

Phòng thí nghiệm quốc gia Argonne áp dụng Máy học cho những tiến bộ về năng lượng mặt trời

Nâng cao năng lượng mặt trời có nghĩa là phát triển và xác định các vật liệu ngày càng hiệu quả hơn để bẫy năng lượng mặt trời – và loại khoa học vật liệu đó có nghĩa là áp dụng tính toán mạnh mẽ và phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Giờ đây, các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne và Đại học Chicago đang sử dụng máy học để theo dõi nhanh khoa học vật liệu cho năng lượng mặt trời. Marco Govoni, trợ lý nhà khoa học trong bộ phận Khoa học Vật liệu của Argonne và đồng tác giả của nghiên cứu, trong một cuộc phỏng vấn với Viktor Rozsa của Argonne. Trong trường hợp này, các nhà nghiên cứu đã áp dụng học máy để giải các phương trình cơ học lượng tử xác định sự hấp thụ ánh sáng vào vật liệu. Sijia Dong, trước đây là nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Argonne, giải thích: “Một nhận thức quan trọng trong công việc của chúng tôi là hiểu rằng chúng tôi có thể tái sử dụng thông tin thu được cho một chất rắn hoặc chất lỏng nhất định mà không cần lặp lại các tính toán cho các hệ thống tương tự. “Về bản chất, chúng tôi đã đưa ra một loại quy trình tái chế để giảm độ phức tạp của các phép tính cần thiết để mô phỏng sự hấp thụ ánh sáng của các vật liệu và phân tử”. Bằng cách sắp xếp hợp lý các phương trình như thế này, các nhà nghiên cứu đã tăng tốc độ mô phỏng hấp thụ của họ lên đến 200, thúc đẩy đáng kể các loại khoa học vật liệu cần thiết cho phát triển năng lượng mặt trời thế hệ tiếp theo. Các nhà nghiên cứu đã viết trong bài báo của họ: “Tiết kiệm thời gian trong các tính toán của sàng lọc bằng ML là đáng chú ý. Giulia Galli, một nhà khoa học cấp cao của bộ phận Khoa học Vật liệu cho biết: “Nghiên cứu của chúng tôi cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách cải thiện và sửa đổi lý thuyết cơ bản được sử dụng trong các mô phỏng. “Tác động của bài tập máy học của chúng tôi hóa ra còn vươn xa hơn mong đợi; phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu mà chúng tôi áp dụng đã chỉ ra cho chúng tôi những cách thức mới để nghiên cứu tương tác vật chất ánh sáng trong các hệ thống thực tế hơn và phức tạp hơn so với hệ thống mà chúng tôi bắt đầu nghiên cứu. ” Giờ đây, các nhà nghiên cứu đang tận dụng những hiểu biết tương tự cho các loại vấn đề khác liên quan đến ánh sáng ngoài khả năng hấp thụ, bắt đầu với thao tác ánh sáng để cảm nhận lượng tử. Giới thiệu về nghiên cứu Nghiên cứu được thảo luận trong bài báo này đã được xuất bản với tên gọi “Sàng lọc điện môi học máy để mô phỏng các đặc tính trạng thái kích thích của phân tử và vật liệu” vào tháng 4 2021 vấn đề của Khoa học Hóa học. Bài báo được viết bởi Sijia S. Dong, Marco Govoni và Giulia Galli. Để đọc bài báo, bấm vào đây. Các mục liên quan Máy học có thể giúp chúng ta ngăn chặn biến đổi khí hậu như thế nào? Digital Twins có thể giúp hiện đại hóa lưới điện như thế nào? Nỗ lực Lưới thông minh tìm cách tăng cường điều phối

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button