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

  • 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…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…

  • Современные решения для оценки позы человека в бизнесе

    Бизнес-решения: Продвинутая оценка позы человека Введение в оценку позы человека Оценка позы человека — это инновационная технология, которая преобразует визуальную информацию в практические данные о движении человека. Используя такие модели, как MediaPipe, компании…

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…

  • Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Прорыв в моделях визуального языка

    Практические бизнес-решения с использованием Qwen2.5-VL-32B-Instruct Модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и реальной жизни. Вот несколько шагов для ее внедрения: 1. Определите возможности автоматизации Анализируйте текущие процессы, чтобы найти задачи, где…

  • Извлечение Структурированных Данных с Помощью ИИ

    Практические бизнес-решения на основе извлечения структурированных данных с помощью ИИ Введение Использование ИИ для извлечения структурированных данных может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Данная инструкция поможет вам внедрить ИИ-технологии, такие как…

  • Космос-Reason1: Новые горизонты в физическом ИИ

    Введение в Cosmos-Reason1: Прорыв в физическом ИИ Недавние исследования ИИ от NVIDIA представляют Cosmos-Reason1 — мультимодальную модель, предназначенную для улучшения способности ИИ рассуждать в физических средах. Это достижение критически важно для таких приложений,…

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…