PolyID – новаторская система машинного обучения, используемая для открытия высокоэффективных биоразлагаемых полимеров.

Новая статья про PolyID – молодец в мире искусственного интеллекта! Используя машинное обучение, он находит первоклассные биополимеры. Это здорово расширяет возможности в области экологичных материалов и технологий. Будущее уже здесь! #PolyID #ML #биополимеры

 В этой статье представлена PolyID - новаторская система машинного обучения, используемая для открытия высокоэффективных биоразлагаемых полимеров.

Искусственный интеллект (ИИ) находит применение во всех сферах жизни, включая химию и полимерную науку. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ помогает ученым открывать новые материалы и создавать более эффективные полимеры.

Одной из главных задач современных материаловедов является разработка более устойчивых полимеров с лучшими характеристиками. Однако они сталкиваются с ограниченным доступом к первичным ресурсам, таким как нефть. Для решения этой проблемы необходимо использовать передовые научные методы и творческий подход.

Исследователи предлагают использовать биомассу и отходы, богатые кислородом и азотом, в процессе производства полимеров. Это позволяет ученым создавать материалы с различными свойствами и придерживаться принципов устойчивого развития.

Для облегчения разработки полимеров был создан инструмент машинного обучения PolyID (Polymer Inverse Design). Он предсказывает свойства материалов на основе их молекулярной структуры. С помощью PolyID исследователи могут оценить миллионы потенциальных дизайнов полимеров и создать список оптимальных вариантов для конкретных приложений.

PolyID устанавливает связи между составом полимеров и их свойствами, такими как упругость, теплостойкость и герметичность. Исследователи смогли использовать PolyID для оценки более 15 000 растительных полимеров и найти биоразлагаемые альтернативы полиэтилену высокой плотности, используемого в упаковке пищевых продуктов. PolyID учитывал необходимые свойства, такие как высокая температурная стойкость, биоразлагаемость и низкий уровень выбросов парниковых газов.

Проведенные лабораторные испытания подтвердили точность предсказаний PolyID. Все семь полимеров показали устойчивость к высоким температурам и способность снижать выбросы парниковых газов. Кроме того, эти полимеры продлевали свежесть упакованных продуктов, что подтверждает потенциал PolyID в поиске экологически безопасных и высокопроизводительных решений.

PolyID – это мощный инструмент, который позволяет предсказывать свойства новых полимеров на основе их молекулярной структуры. Это практическое решение, которое может быть полезно для менеджеров среднего звена крупных компаний, занимающихся разработкой и производством полимерных материалов.

Если вам нужны консультации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru, чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ.

Ознакомьтесь с практическим примером использования ИИ – ботом для продаж от flycode.ru/aisales. Этот бот автоматизирует общение с клиентами и управление взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Узнайте, как искусственный интеллект может улучшить вашу продукцию и общение с клиентами. Посетите наш сайт flycode.ru для получения дополнительной информации.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…