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【Nature 封面论文】机器学习掀起材料革命,人工智能或将颠覆人类科研方式

【新智元导读】昨日Nature封面论文:哈佛大学研究者借助机器学习算法,利用“废弃”数据成功预测新材料的合成,引发学界激论:人工智能真能加速发现神奇新材料吗?该研究所用的“计算材料学”结合计算机模型和机器学习,是对传统研究方法的革新。计算机科学和人工智能的影响已经拓展到越来越多的领域,机器学习或将改变未来科研方式。 发现一种新的材料是非常艰难的过程,通常要经历无数次失败,偶尔在机缘巧合之下取得成果,还要费劲功夫反向检测这种新材料的性质。但有一批材料科学家转换思路,使用计算机模型和机器学习算法生成海量假想的材

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Nat. Comput. Sci. | 通过图神经网络快速评估有机分子在金属上的吸附能量

今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。这通常通过密度泛函理论来实现,但对于大型有机分子来说,这需要巨大的计算时间,从而损害了该方法的可行性。在这里,作者设计了GAME-Net,一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练,其中包含了具有不同官能团的C分子,包括N、O、S和C芳香环。该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏,并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中,预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。该框架为催化材料的快速筛选提供了可用工具,特别适用于传统方法无法模拟的系统。

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VOC处理设备KPR+RL实际案例分享

汽车生产的四大工艺中,涂装车间是产生“三废”最多的环节。特别是喷漆室、烘干炉等排出大量的废气含有VOC这类有害物质。VOC(Volatile Organic Compound,挥发性有机物)是指除CO、CO2、H₂CO₃、金属碳氧化物、金属碳酸盐、碳酸铵之外,任何参与大气光化学反应的碳化合物总和,代表性物质有苯、甲苯、二甲苯、乙基苯等,是最为常见的大气污染物。挥发性有机物对生态环境、人体健康、动植物生长等造成极大的直接伤害,其与大气中的氮氧化合物在光作用下发生化学反应生成光化学氧化剂,是光化学烟雾、酸雨、雾霾和气候变化等环境问题的诱因。挥发性有机物的主要来源于化工、制药、涂装等行业排放的有机溶剂废气。削减挥发性的有机物排放对人类的生存环境、自然界的生态平衡至关重要。

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北航联合哈佛,历时四年,克服三大难题,研制出吸盘式仿生机器人 | 黑科技

该研究具有广泛的应用前景,如在国防科技,水下救援、海洋生态检测等领域,都可发挥重要的作用。 21日,《科学》杂志发表了一篇关于仿生机器人的论文,该论文详细描述了以䲟鱼软体吸盘为原理的仿生机器人。据悉,该机器人由北京航空航天大学和哈佛大学的研究人员共同研制,其中北京航空航天大学为该研究的第一单位和第一通讯单位。 启发 䲟鱼,又名吸盘鱼,喜欢吸附在鲨鱼、海龟等大型海洋生物身上,俗名免费旅行家。由于该鱼的游泳能力较差,所以它主要依靠头部的吸盘吸附在游泳能力强的大型鲨鱼或海兽的腹面,有时吸附于船底,以借此被带到饵料

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机器人吸附在鲨鱼身上,科学家将探寻神秘的海洋生物了!

持续追踪鲨鱼、海豚等海洋生物来进行的研究工作是非常困难的,因为这需要把感应器或机器人吸附在它们身上。可是这些大型海洋生物一般都是以高速游动,而且皮肤都非常光滑。因此,北京航天大学、哈佛大学和波士顿学院三方的研究员就合作开发了一款能解决以上两个问题的机器人,而且还不会对生物带来不便,原因是这台机器人的开发灵感是同样有吸附在其他大鱼而生的「䲟鱼」。 䲟鱼这种鱼的习性是会利用腹部的大面积吸盘状鳍片,吸附在鲨鱼、海豚等大型海洋生物上生活,一是免受捕食者的危害、二是拾取大鱼的食物残余。䲟鱼的鳍片能够在被吸附的大鱼转弯

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意大利科学家合成了新型“活性炭”,低成本、环保且可持续使用 | 黑科技

这种材料的合成简单,可回收使用。 近日,意大利布雷西亚大学Elza Bontempi博士及其团队在《化学前沿》上公布了最新的研究成果,他们表示发现了一种方法,可以很容易的就合成一种低成本、可持续使用的材料,将其用在清除废水和空气中的污染物上。 该合成材料是一种绿色物质,而这种“绿色”吸附剂的合成原材料包括海藻酸钠和硅粉,前者可以从天然的海藻中大量提取,后者是硅合金生产过程中大量产生的副产品。整个材料的合成过程很简单,并且其设计十分利于大规模生产。 制作完成后,研究人员利用污染物“亚甲蓝染料”进行了污水测验。

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