利用超級電腦及AI拓展MI新未來
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  • 出版日期
    09月21日, 2022
  • 作者
    NIKKEI×TECH
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前言

為了將材料資訊學（MI）導向成功之路，必須較以往蒐集更多實驗數據，相關業者紛紛推動對策，大幅增加實驗次數，重點則在於應用機器人及超級電腦。

目錄
    必須蒐集大量實驗數據，方能運用深度學習
    運用機器人推動實驗自動化
    應用於開發有機半導體雷射原料
    以往要花1～2個月的實驗僅需2天就能完成
    運用超級電腦+AI進行模擬實驗
    虛擬實驗帶動有機EL原料開發加速
    運用富岳進行大量虛擬實驗
    不論是誰都能輕鬆運用神經網路potential
    今後量子電腦可望帶動MI進化
圖目錄
    圖一、高產出實驗示意圖
    圖二、機器學習potential示意圖
    圖三、較暗的左半邊為使用螢光原料之舊型有機EL，較亮的右半邊使用的則是Hyperfluorescence
表目錄
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