KI-System, das die Bewegung von Glasmolekülen vorhersagt, die zwischen flüssigen und festen Zuständen wechseln

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KI-System, das die Bewegung von Glasmolekülen beim Übergang zwischen flüssigen und festen Zuständen vorhersagtEin Forscherteam von Google’s DeepMind hat ein KI-System entwickelt, das in der Lage ist, die Bewegung von Glasmolekülen als Materialübergänge zwischen flüssigen und festen Zuständen vorherzusagen.

Sie haben auf der DeepMind-Website ein Papier veröffentlicht, das ihre Arbeit beschreibt.Die Menschen stellen seit etwa 4.000 Jahren Glas her.

Im Laufe dieser vielen Jahre haben Verbesserungen des Verfahrens zur Entwicklung vieler Glasarten geführt – das grundlegende Verfahren ist jedoch das gleiche geblieben.

Sand und andere Siliciumdioxidkomponenten werden auf eine sehr hohe Temperatur erhitzt, bei der sie schmelzen, und das resultierende Material wird dann schnell über seinen Kristallisationspunkt hinaus abgekühlt.

Das Endergebnis des Prozesses ist ein Material, das hart und spröde ist und Licht leicht durchlässt.

Vor allem die Molekularstruktur von Glas hat unter dem Mikroskop überhaupt keine Struktur, die Moleküle scheinen sich zufällig zusammenzusetzen.

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Bei der Herstellung von Glas passiert noch etwas anderes, das für Wissenschaftler von großem Interesse ist – seine Viskosität steigt beim Abkühlen auf das Billionenfache.

Es ist faszinierend, dass die Wissenschaftler trotz jahrelanger Studien die Natur des Glases und seinen Übergangsprozess nicht wirklich verstehen.

Das Verständnis des Prozesses hätte nicht nur Auswirkungen auf die Glasindustrie; es würde auch andere ähnliche Übergangsprozesse erklären, wie kolloidale Suspensionen, körnige Materialien und sogar die Zellmigration.Um einen Einblick in den Glasübergangsprozess zu gewinnen, verwendeten die Forscher die Graphen-Neuronale Vernetzung, bei der die KI zur Entwicklung von Systemen verwendet wird, die mit Graphen – Knoten und Kanten – arbeiten können, um Vorhersagen über dynamische Systeme zu treffen.

Um ein solches System mit Glas zu verwenden, musste das Team die Partikel und die Wechselwirkungen zwischen ihnen in Knoten und Kanten umwandeln.

In einem solchen System wurden die Partikel als Verbindung zu nahegelegenen Partikeln dargestellt.

Das Team musste auch einen Encoder verwenden, um die Partikel und Interaktionen in mathematische Objekte zu übersetzen, die vom KI-System erkannt werden konnten.

Sobald die….

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