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Knowledge Mining for Energy Material Discovery and Development by Deep Learning 基于深度學(xué)習(xí)的能源材料發(fā)現(xiàn)與開發(fā)的知識(shí)挖掘

 

科學(xué)家們正在探索可再生能源(RE),但他們追求的儲(chǔ)能(ES)解決方案愈來(lái)愈站不住腳。現(xiàn)時(shí)已有一些高級(jí)功能材料的研究是針對(duì)納米材料的設(shè)計(jì)。然而,傳統(tǒng)的科學(xué)實(shí)驗(yàn)方法總是需要大量的時(shí)間和金錢來(lái)開發(fā)這些新材料。

為此,我們?cè)O(shè)計(jì)了深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),以尋找多學(xué)科中最有潛力的材料。一方面,我們基于研究的系統(tǒng)在自動(dòng)化科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面,顯示出顯著的優(yōu)勢(shì),包括在文獻(xiàn)綜述過(guò)程中節(jié)省約90%的時(shí)間,而且與實(shí)驗(yàn)排名的相關(guān)性達(dá)70%,后者的結(jié)果是傳統(tǒng)方法的兩倍多。另一方面,我們基于實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)支援納米材料制造中的多元參數(shù)優(yōu)化,節(jié)省了75%的時(shí)間。

通過(guò)這個(gè)項(xiàng)目,我們計(jì)劃進(jìn)一步開發(fā)AI解決方案,使其達(dá)到更高的實(shí)際應(yīng)用水準(zhǔn)。我們將開發(fā)一個(gè)平臺(tái),用戶可以按材料設(shè)計(jì)所需而制定人工智能解決方案,或使用我們開發(fā)的系統(tǒng),査詢材料設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)參數(shù)的預(yù)測(cè)。

 

 

Team members

萬(wàn)雨薇小姐*(香港城市大學(xué)翻譯及語(yǔ)言學(xué)系博士生)
謝童先生(新南威爾士大學(xué))
王少舟先生(新南威爾士大學(xué))
令狐清源先生(新南威爾士大學(xué))
彭婕君小姐(約翰霍普金斯大學(xué))

* 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人
(資料以隊(duì)伍遞交報(bào)名時(shí)為準(zhǔn))

成就
  1. 香港城市大學(xué)HK Tech 300種子基金(2022)
  2. 「春暉杯」中國(guó)留學(xué)人員創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成長(zhǎng)獎(jiǎng)(2022)
  3. Innovation Australia 2021前12名項(xiàng)目(2021)


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