Искусственный интеллект поможет найти «синюю молекулу» для OLED-дисплеев |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-09-07 21:30 Искусственный интеллект поможет найти «синюю молекулу» для OLED-дисплеев Исследователи из Гарвардского университета начали использовать систему машинного обучения, чтобы найти подходящее вещество для отображения синего цвета в OLED-дисплеях. В настоящее время синий цвет в OLED-дисплеях является одной из главных проблем. В данной технологии трудно подобрать нужный органический материал, который бы продлил срок службы экранов. До сих пор производители OLED-дисплеев самостоятельно создавали металлоорганические молекулы с повышенной фосфоресценцией. Однако данный подход увеличивает стоимость разработки OLED-экранов и не позволяет добиться достаточно качественного синего цвета на изображениях. Чтобы решить эту проблему, исследователи из Гарвардского университета в сотрудничестве с MIT и Samsung разработали систему машинного обучения Molecular Space Shuttle, которая с помощью искусственного интеллекта подберет наиболее подходящее вещество из 1,6 миллиона кандидатов. Нейронные сети, разработанные исследователями, позволяют определить эффективность использования той или иной молекулы с помощью квантово-химического расчета, который определяет цвет и яркость изображения. При этом, по словам ученых, системе требуется около 12 часов, чтобы проверить одно вещество. После анализа веществ системой машинного обучения специалисты из Гарварда самостоятельно продолжают выбирать более подходящее соединение, используя систему голосов. Как говорят исследователи, им уже удалось найти несколько десятков новых подходящих веществ, которые позволят продлить срок службы OLED-дисплеев и снизят их стоимость. Кроме того, новую систему искусственного интеллекта в будущем можно будет использовать для нахождения более эффективных веществ во всевозможных технологиях. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|