Bu məqalə Science X-nin redaktorluq prosesi və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilib. Tərcüməçilər məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı xüsusiyyətləri vurğulayıblar:
Material elm sahəsində bizim əlimizdə çoxlu məlumat dəstləri və alətlər var. Tohoku Universitetinin Materiallar Tədqiqatları üzrə Gelişmiş İnstitutunun (WPI-AIMR) tədqiqatçıları süni intellektlə idarə olunan polimer yeniliklərini dayandırmaq üçün böyük şişlik qolu müəyyən ediblər və bir çox alətləri (polimer verilənlər bazaları, proqnozlaşdırıcı modellər, süni intellekt vasitələri və avtomatlaşdırılmış laboratoriyalar kimi) inteqrasiya edən bir sistem yaradıblar.
Mükəmməl sistem avtomatik iş axınıni əhatə edir ki, bu da dəyərli vaxt, pul və hətta ətraf mühitin qorunmasına imkan verir. Laboratoriya daha əvvəl enerji materiallarının axtarışını yaxşılaşdırmaq üçün qapalı döngəli AI sistemlərindən və böyük verilənlər bazasından istifadə etmək yollarını araşdırmışdır.
JACS Au jurnalında dərc edilmiş bir araşdırmada tədqiqatçılar gündəlik işlərin çoxluğunda istifadə edilə biləcək yeni polimer materialı namizədlərinin tapılması və sınaqdan keçirilməsini asanlaşdıran bir iş axınına diqqət yetirmişlər.
Ən çox yayılmış polimer, plastik, yalnız ev əşyaları üçün faydalı deyil, həm də biomedikal polimerlər implantlar və dərman çatdırılması da daxil olmaqla bir çox tətbiqdə istifadə edilə bilər. Bununla birlikdə, polimerlər və mürəkkəb, daim dəyişən bioloji sistemlər arasındakı müxtəlif qarşılıqlı təsirləri başa düşmək sağlam bir strategiya olmadan çətin olur.
"Əməkdar professor Hao Li deyir: "Əməkdar polimerlərin təcrübə və səhvlə hazırlanması yavaş, resursdan çox istifadə edir, tullantı istehsal edir və yaxşı materialların hazırlanması üçün çox illər lazımdır". "Əgər təklif olunan ekosistem həyata keçirilə bilsə, daha az xərcli eksperimental uğursuzluqlarla yüksək performanslı, davamlı yeni polimerlər tez inkişaf etdirə biləcəyik".
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
