机器学习“万里挑一”辨认高功能化合物

时间: 2024-12-19 03:07:30 |   作者: 新闻中心

  科技日报讯 （记者张梦然）美国动力部劳伦斯伯克利国家实验室与多家协作组织一起演示了一种机器学习技能，旨在发现适用于薄膜电容器的新型资料。这一发展关于电气化和可再次出产的动力技能来说至关重要，由于薄膜电容器是这些领域中不可或缺的组件。研讨团队运用这项技能从挨近5万种化学结构中挑选出了一种功能破纪录的化合物。研讨成果宣布在最新的《天然·动力》杂志上。

  虽然电池在可再次出产的动力使用中占有主导地位，但静电薄膜电容器相同扮演要害人物。这些设备由两片导电金属之间的在答应电压下不导电的资料构成，能使用施加的电场快速充放电，供给比电池更快的能量呼应。薄膜电容器用于调理电力体系中的电能质量，例如经过按捺纹波电流和滑润电压动摇，保证体系的安稳、安全及牢靠运转。

  聚合物作为薄膜电容器的理想在答应电压下不导电的资料，因其重量轻、柔韧性好以及在电场下的耐久性而备受喜爱。不过，它们在高温环境下一般体现欠佳，这会削弱其绝缘性并影响全体效能。传统上，研讨人员选用试错法寻觅高功能聚合物，每次仅能组成和评价少数候选资料。

  为了加速探究进程，团队开发并训练了一套根据前馈神经网络的机器学习模型，用以评价包括近5万种聚合物的库，以找到那些既耐高温，又能在强电场下坚持高储能密度且易于组成的资料。这些模型辨认出了3种特别有远景的聚合物。

  随后，团队选用“点击化学”技能来高效组成这3种聚合物。这种技能答应分子结构块快速衔接构成高质量产品。

  在伯克利实验室的分子铸造厂，他们使用这些新资料制备了薄膜电容器，并对其进行了具体评价。成果显现，这些聚合物及其制成的电容器体现出色，特别是其间一种聚合物，它所制成的电容器展现了史无前例的耐热性、绝缘功能、单位体积内的包括的能量和功率。进一步的测验也证明了这些电容器具有杰出的资料质量、操作安稳性和耐用性。