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

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…