Машинное обучение помогает находить материалы для эффективных конденсаторов

Национальная лаборатория в Беркли и несколько других научных организаций успешно применили метод машинного обучения для поиска материалов для плёночных конденсаторов. Эти конденсаторы важны для электрификации и возобновляемых источников энергии. 

Метод использовался для поиска соединения с лучшими характеристиками среди почти 50 000 химических структур. В исследовании участвовали учёные из университетов Висконсин-Мэдисон и Калифорнийского в Беркли, а также из Научно-исследовательского института Скриппса. 

И Лю, старший научный сотрудник из Беркли, сказал, что для экономичных и надёжных технологий возобновляемой энергетики нужны более эффективные материалы для конденсаторов. Этот метод помогает найти нужные материалы среди множества других.