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  • 研究人员区分八辐在2019年为期一天的研讨会材料。图片浏览(1-R)是澳门太阳城最新网站的教授卡尔·汤普森,ozdaglar ASU,ELSA Olivetti公司和鞠丽。

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    图片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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  • Klavs詹森说,华伦ķ。化学工程与材料科学与工程学院教授刘易斯教授,描述化学合成系统,人工智能结合起来,引导加工用机器人操作的模块化系统的反应步骤。

    Klavs詹森说,华伦ķ。化学工程与材料科学与工程学院教授刘易斯教授,描述化学合成系统,人工智能结合起来,引导加工用机器人操作的模块化系统的反应步骤。

    图片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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  • Profess要么 ASU ozdaglar, who heads MIT’s Department of Electrical Engineering & Computer 科学, speaks about robustness in machine learning.

    Profess要么 ASU ozdaglar, who heads MIT’s Department of Electrical Engineering & Computer 科学, speaks about robustness in machine learning.

    图片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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  • 材料研究实验室主任卡尔·汤普森的言论在欢迎给出了为期一天的研讨会材料。

    材料研究实验室主任卡尔·汤普森的言论在欢迎给出了为期一天的研讨会材料。

    图片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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  • 拉斐尔·戈麦斯 -  Bombarelli,在材料丰田助理教授处理,解释了他,让洞察沸石骨架结构转型新的基于图形的方法。

    拉斐尔·戈麦斯 - Bombarelli,在材料丰田助理教授处理,解释了他,让洞察沸石骨架结构转型新的基于图形的方法。

    图片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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  • ELSA的Olivetti,能源研究的大西洋富田副教授,解决了材料为期一天的研讨会。 Olivetti公司使用自然语言处理矿井数以百万计的材料科学期刊文章揭露食谱制作不同的无机材料。

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    图片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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  • Juejun

    juejun“JJ”胡,材料科学与工程副教授,详细介绍他的研究耦合于检测红外光的波长为新创建的机器学习算法的硅芯片为基础的光谱仪。

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  • 材料研究实验室副主任马克·比尔斯在楼层布赖恩为期一天的研讨会材料介绍主讲嘉宾。

    材料研究实验室副主任马克·比尔斯在楼层布赖恩为期一天的研讨会材料介绍主讲嘉宾。

    图片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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检查AI和机器学习的材料,两天的会谈的承诺和挑战

研究人员区分八辐在2019年为期一天的研讨会材料。图片浏览(1-R)是澳门太阳城最新网站的教授卡尔·汤普森,ozdaglar ASU,ELSA Olivetti公司和鞠丽。

有能力预测并作出新材料亮点更快的安全性,可靠性和准确数据的需要。


记者联系

丹尼斯paiste
电子邮件: dpaiste@mit.edu
电话:603-479-5600
材料研究实验室

承诺和人工智能和机器学习的挑战突出了倍频程9 MIT天座谈会材料,具有上形成沸石化合物,更快的药物合成的新途径,先进的光学设备,更演示。

“机器学习是具有在所有材料领域的影响方面的研究,”材料研究实验室经理Carl诉汤普森说。

“我们越来越能够协同工作,来帮助我们的机器有了决定什么材料制作,说:” 艾尔莎一个。好利能源研究的大西洋富田副教授。另外机器学习是如何使指导新的见解合成方法的那些材料,并且,在某些情况下(如用机器人系统),卫生组织制作这些材料,她指出。

主讲人布赖恩·斯托里,丰田研究院加速材料的设计和发现的导演,谈到准备机器学习推进从内燃机到电动汽车的开关,并教授鞠丽,核科学和工程的巴特尔能源联盟教授材料科学与工程,教授谈到原子工程关于使用原子的弹性应变和辐射轻推。

多孔材料

好利和 拉斐尔·戈麦斯,bombarelli,丰田助理教授在材料加工,一起工作以应用机器学习来开发更好的理解被称为沸石的多孔材料,由硅和氧化铝形成的,具有宽的使用范围,从猫砂到石油精炼。

“本质上,即孔径的概念具有保持有机分子的权利,”戈麦斯-Bombarelli说。大约有250只,而ESTA类沸石是众所周知的工程师,物理学家可以计算出几十万可能的方式,这些结构可以形成的。 “他们中的一些可以相互转化,”我说。 “所以,你可以一个沸石矿,把它的压力下,或加热它,并且它成为一个不同的,可能是为特定应用程序更有价值。”

传统的方法是解释结构,为结晶性构建块的这些组合。然而,当沸石进行了分析转变,有一半以上的时间都在那里更改前的沸石和变更后的新沸石之间原有的不通用构建模块。 “积木理论有一些有趣的成分,但并没有完全解释规则从去B,”戈麦斯说Bombarelli。

图形为基础的方法

Gomez的-Bombarelli的新的基于图的方法发现,当每个沸石骨架结构被表示为曲线图,这些曲线图之前和沸石对变换后匹配。 “变革的一些类只发生沸石具有之间具有相同的图形,”我说。

这项工作从Olivetti公司的数据作出不同的无机材料开采250万和材料科学期刊文章揭露食谱进化。沸石研究考察70,000篇。 “一个从文献学的挑战是我们发布正面的例子,我们发布顺利物联网数据,”好利说。沸石在社会上,研究人员还发表什么行不通。 “这是一个有价值的数据集为我们学习的榜样,”她说。 “我们已经能够为是试图预测潜在途径沸石使特殊类型的合成使用什么数据集。”

在马萨诸塞大学在此前工作的同事,Olivetti公司开发确定了一个系统的常见科学术语和技术跨越这个大库的句子中发现并汇聚了类似的结果。 “重要的自然语言处理的挑战是绘制整个文档ESTA链接的信息,”好利解释说。 “那那个链接,我们正在努力构建工具都能够做到”好利说。

AI-辅助的化学合成

Klavs F。詹森说,华伦ķ。化学工程与材料科学和工程教授刘易斯教授,描述 化学合成系统 人工智能制导相结合的处理步骤与机器人操作的模块化系统的反应。

对于那些不熟悉合成,詹森解释说,“你有你先从反应物,你有试剂,你必须增加,催化剂等,使反应去,你有中间体,最终你结束了你的产品。”

人工智能系统反应12500000梳理,建立一套规则,或库,从关于最常用的合成配方160000,詹森涉及。这种机器学习方法提出处理条件:比如什么催化剂,溶剂和试剂的反应中使用。

“你可以把系统的任何信息从公开发表的文献acerca条件得到了等等,你可以用它来形成一个食谱,”我说。因为没有足够的数据来通知系统,化学专家仍然需要一步指定浓度,流速和进程的堆栈配置,并发送配方到机器人系统之前,以确保安全。

研究人员 展示系统ESTA 通过预测合成计划15周的药物或类似药物的分子 - 止痛药利多卡因,例如,高血压和几种药物 - 然后使它们通过系统。在流动反应器系统与对比间歇系统。 “为了能够加快反应,我们用更加积极通常比使用批处理完成条件 - 高温和高压力,” Jensen说。

模块化系统包括一个处理塔具有可互换的模块反应和一组不同的试剂,其是由所述机器人的每个合成连接在一起的。这些研究结果发表在 科学.

博士生以前的学生康纳W上。克雷并给予。托马斯内置分别计算机辅助合成计划器和流动反应器系统,和前博士后贾斯汀。米lummiss做了化学与大型团队澳门太阳城最新网站的本科生研究机会计划生,博士生,博士后和沿。此外詹森来自澳门太阳城最新网站的同事里贾纳Barzilay,威廉姆·H·来稿须知。绿色,一。约翰哈特,托米Jaakkola,和蒂姆·贾米森。澳门太阳城最新网站已经申请了专利的流体连接的自动操纵。表明软件套件和可能的合成路线优先排序是开源的,和在线版本是在 askcos网站.

稳健性在机器学习

深学习系统在基准任务执行得非常好这些图像作为自然语言处理的应用教授说, ASU ozdaglar世卫组织负责电气工程和计算机科学的澳门太阳城最新网站的部门。不过,研究人员还远远没有理解为什么深学习这些系统的工作,将工作当它们,以及它们如何推广。而当他们把事情搞错了,他们完全可以出差错。

ozdaglar给了一个图像的一个例子与国家的最先进的分类器,可以看一个可爱猪的图像,并且识别出图像作为猪。但是,“如果你加一点点,很少,扰动,会发生什么情况是基本一致的分类认为是客机,” ozdaglar说。 “原来是这样排序的例子在那里,人们说学习机是如此强大,它可以让猪飞,”她说,观众的笑声陪伴。 “这告诉我们,基本上我们马上要超越我们的标准方法。”

一个潜在的解决方案在于优化配方被称为极小,或MINMAX,问题。当另一个地方MINMAX辨正配方是在生成对抗性的网络,或GaN,培训。采用实车和汽车的假图像的图像的一个例子,ozdaglar解释说,“我们希望从同一得出这些假图像作为分配的训练集,这是用两个神经网络争相跟对方取得,以发电机网络和网络鉴别器。从随机噪声网络生成器创建这些假图片的鉴别网络试图拉开,看看这是否是真的还是假的“。

“这基本上另一minmax问题,由此产生正试图尽量减少两个这样的分布,实际与假之间的距离。然后鉴别试图最大化,“她说。 MINMAX解决这个问题已成为深学习系统的鲁棒培训骨干,她指出。

这ozdaglar EECS教师加入将机器学习到新的领域,包括医疗保健,理由是工作 里贾纳barzilay 在检测乳腺癌和 大卫·桑塔格 在使用电子病历的医疗诊断和治疗。

机器学习EECS本科(6,036)主办的800名学生去年春天,并具有600或更一致学生就读,使其在澳门太阳城最新网站最受欢迎的课程。新泉一。计算的施瓦茨曼学院提供了一个机会,创造出比传统方式部门澳门太阳城最新网站的结构更加动态和适应性结构。例如,一个概念是创建跨部门若干教学组。 “我们设想之类的东西在计算,计算科学与工程,计算的社会研究的基础课程,所修课程由有这些我们都通过我们的教员跨联合澳门太阳城最新网站教过的学生,”她说。

光学优势

juejun “JJ” 胡,材料科学与工程副教授,详述他的研究耦合于检测红外光的波长到一个新创建的机器学习算法的基于硅芯片的光谱仪。普通光谱仪,可以追溯到牛顿的第一棱镜,工作的进行分光,可以减少其中的强度,但胡的版本收集所有的光在检测单,它保留光强但随后的姿势从单一的捕获识别不同波长的问题。

“如果你想解决ESTA权衡(谱)分辨率和信噪比之间,你所要做的就是诉诸一种新型光谱的工具叫做复用波长光谱仪,”胡锦涛说。他的新 光谱仪架构,这就是所谓的数字傅里叶变换光谱法,集成了在硅芯片上的可调谐光学开关。该器件的工作原理是测量光的强度在不同的光开关设置和结果进行比较。 “你有什么本质上是一个组的线性方程组,让你在一个检测器读取的形式不同波长的光强度的一些线性组合,”我说。

具有六个原型装置切换总共支持64种独特的光学状态,其可提供64个独立的读数。 “这个新设备的架构是性能的优势,每次添加一个新的开关时间增加一倍,”我说。有工作 白兰度米兰达 在中心的大脑和思想在MIT的机器已经开发出一种新的算法, 弹性D1,给人的分辨率降低到0.2纳米和给出仅具有两个连续测量的精确光测量。

“我们相信新的光谱仪架构的硬件和算法可以实现广泛的应用范围从工业过程监控,到医疗成像之间的独特组合的这一种,”胡锦涛说。胡锦涛也将机器学习是在他的复杂的光学媒体metasurfaces比如,哪些是设有一个相位延迟添加到入射光特殊设计的光学天线阵列新的光学器件的工作。

海报会议获奖者

澳门太阳城最新网站的博士后和研究生19个学生给了两分钟的会谈关于他们的研究海报会议期间的预览。一天在海报会议材料,紧接着座谈会上,获奖机械工程研究生是艾琳发疯,媒体艺术与科学学院的研究生比安卡达塔,以及材料科学与工程博士后迈克尔川川。

材料研究实验室 供应教职员工和学生的跨学科小组,由行业,基金会和政府机构的支持开展对工程材料的基础研究。研究课题包括能量转换和储存,量子材料,自旋电子学,光电子,金属,微集成,可持续性材料,固态离子学,复合氧化物的电子性质,生物凝胶,和功能性纤维。


主题: 材料研究实验室, 材料科学与工程, 工程学院, 电气工程和计算机科学(EECS), 计算的澳门太阳城最新网站施瓦茨曼, 机器学习, 人工智能, 中心的大脑思维和机器

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