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        登Nature子刊,「機器人+AI+MD模擬」加速材料發現和設計,發現全天然塑料替代品

        AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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        登Nature子刊,「機器人+AI+MD模擬」加速材料發現和設計,發現全天然塑料替代品

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        原標題:登Nature子刊,「機器人+AI+MD模擬」加速材料發現和設計,發現全天然塑料替代品
        關鍵字:替代品,塑料,模型,納米,材料
        文章來源:機器之心
        內容字數:5234字

        內容摘要:


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        塑料垃圾嚴重影響生態平衡和人類健康。近年來,材料科學家一直在努力尋找可用于包裝、產品制造的塑料全天然替代品。
        然而,發現滿足特定性能的全天然替代品仍具挑戰性。當前的方法仍然依賴于迭代優化實驗。
        近日,馬里蘭大學帕克分校(University of Maryland,College Park)的研究人員,提出了一個集成的工作流程,將機器人技術和機器學習相結合,加速環保塑料替代品的發現和設計。
        該論文的合著者 Po-Yen Chen 教授表示:「結合自動化機器人技術、機器學習和分子動力學模擬,我們加速了符合基本性能標準的環保、全天然塑料替代品的開發,我們的集成方法結合了自動化機器人、機器學習和主動學習循環,從而加快可生物降解塑料替代品的開發。」
        該研究以《Machine intelligence-accelerated discovery of all-natural plastic substitutes》為題,于 2024 年 3 月 18 日發布在《Nature Nanotechnol


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        文章來源:機器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺

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