【摘 要】
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随着国际贸易不确定性增强,外部环境面临恶化风险,我国电子信息技术迫切需要早日实现独立自主.先进电子材料的化学成分、掺杂比例、空间结构、界面特征乃至制备工艺,都存在大
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随着国际贸易不确定性增强,外部环境面临恶化风险,我国电子信息技术迫切需要早日实现独立自主.先进电子材料的化学成分、掺杂比例、空间结构、界面特征乃至制备工艺,都存在大量的待定参数.在巨量的材料学变量中搜寻出符合要求的最佳材料,目前高度依赖专家的科学经验,导致新材料的研发和工业化周期十分漫长.杭州电子科技大学机械工程学院董源教授率先将人工智能应用到石墨烯/氮化硼掺杂材料中,以高通量计算得到的材料物性来训练人工智能模型.经过训练之后的人工智能神经网络可以快速准确预测材料的性能,甚至可以根据用户的需求反向设计出符合要求的新材料.董源在人工智能材料应用领域取得的成果可望助力我国在先进芯片制造、航空材料、药物研发等“卡脖子”技术领域的突破.
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