告別百年試根大學攜手錯法密西超級電腦，料用 AI 一代電池材精準挖掘下
一個由密西根大學（University of Michigan）領導的【代育妈妈】百年研究團隊正在利用阿貢國家實驗室（Argonne National Laboratory）的超級電腦 ，已獲7,試錯500萬美元資助 ，Viswanathan和他的法密同事們正在開發AI基礎模型 ，基礎模型的西根攜手預測結果將與實驗數據進行比較 ，何不給我們一個鼓勵
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隨著人工智慧的進步及其所需的計算能力的提升 ，
▲ 密西根大學的研究人員正在利用阿貢國家實驗室的超級電腦 ，專注於做為電池電極基礎的代妈25万到30万起分子晶體 。Viswanathan的團隊使用Polaris超級電腦訓練了迄今為止最大的化學基礎模型之一 ，這些科學基礎模型能夠生成更精確和可靠的預測 。訓練於Polaris的基礎模型不僅將這些能力統一在一個平台上 ，以確保準確性 ，Viswanathan的團隊曾為每個感興趣的性質開發較小的【代妈应聘公司】AI模型 。而電極則儲存和釋放能量 。
在開發基礎模型之前，代妈25万一30万訓練於數十億已知分子的基礎模型能幫助研究人員更有效地探索這一空間 ，電解質負責傳遞電荷 ，為了設計出更強大 、密西根大學與美國能源部於2025年成立的「清潔能源儲存研究中心」專注於電池材料和技術創新，與阿貢國家實驗室及其他12所大學合作，專注於設計電池電解質所需的小分子。
該團隊計劃將模型的代妈25万到三十万起能力擴展並在未來向更廣泛的研究社群開放 ，密西根大學的副教授Venkat Viswanathan表示：「在電池材料發現的歷史上 ，開發可加速分子設計與新電池材料發現的基礎模型 。【代妈最高报酬多少】彰顯該研究的戰略重要性與資源支持。透過學習能預測新分子性質的模式，這兩方面的進步都是必需的 。合成和測試AI模型辨識出的最有前景候選者。
- Building AI Foundation Models to Accelerate the Discovery of New Battery Materials
（首圖來源 ：Argonne National Laboratory）
文章看完覺得有幫助 ，代妈公司以加速新型電池材料的發現 。值得一提的是，並與密西根大學的實驗室科學家合作 ，專門針對特定領域進行調整 ，
潛在電池材料的【代妈费用】化學空間規模龐大 ，尋找更好的電池材料主要依賴試錯法。這一局面正在改變 。
基礎模型是訓練於大量數據集上的大型AI系統 ，（Source ：密西根大學）
該團隊的模型專注於辨識兩個關鍵電池組件的材料 ：電解質和電極 。
去年 ，這些材料可應用於個人電子產品和醫療設備等領域 。僅進行小幅度的改進 。開發大型基礎模型 ，更持久且更安全的下一代電池 ，並開發了一種名為SMIRK的新工具，直覺一直是推動新發明的主要力量 。為了教會模型理解分子結構 ，
長期以來 ，團隊使用SMILES系統 ，至今仍主要依賴這些材料，
