機械学習と合成化学を使用して、新しい オンライン カジノ者チームが新しいガスフィルタリング膜をうまく作成しました。
新しい オンライン カジノ者によって開発されたサウスカロライナ大学およびコロンビア大学、新しい方法では、機械学習と合成化学を組み合わせて、新しいガス分離膜を設計および開発します。
今日公開新しい オンライン カジノの進歩、発見は、新しい材料の設計と作成方法に革命をもたらす可能性があります。ブライアン・ベニセウィッツ教授サウスカロライナ大学の「142766_142900
「何百もの異なる素材を作成してテストする必要はありません。これで、マシンに学習させています。
ビッグデータと機械学習の組み合わせ
Benicewiczとコロンビア大学の彼の協力者は、を見たいと思っていました。ビッグデータより効果的な膜を設計できます。
チームが作成した機械学習二酸化炭素をメタンから分離するために使用される既存の膜の化学構造と有効性を分析したアルゴリズム。アルゴリズムが特定の膜の有効性を正確に予測できると、研究チームは質問をしました：理想的なガス分離膜はどの化学構造になりますか？
コロンビアのビョフスキー化学工学の教授であるサナット・K・クマールは、アルゴリズムをNetflixが映画を推奨するために使用するアルゴリズムと比較しました。ストリーミング会社は、どの映画が個人にとって最も面白いデータであるかを収集します。
膜のテスト
コンピューターアルゴリズムは、電流制限を上回る可能性のある100の仮想材料のリストを作成しました。ベニスウィッチ、合成化学研究グループは、もっともらしく作成できる提案された構造の2つを特定しました。化学のUOFSC PhD学生であるLaura Murdockは、処方されたポリマーを作成し、薄いガスフィルタリング膜に投げ込みました。
膜がテストされたとき、それらの有効性はコンピューターの予測に近く、推定制限を大きく上回っていました。 「彼らのパフォーマンスは非常に良く、以前に作られたものよりもはるかに優れていました」とマードックは言いました。
二酸化炭素とメタンの分離は、パイプラインの腐食を防ぐためにCO2を天然ガスから除去する必要があるため、天然ガス産業の進行に不可欠です。
