Maskinlæring til solenergi er en supercomputer dræber

Supercomputere kunne finde sig selv uden for et job takket være en række nye maskinlæringsmodeller, der producerer hurtige, nøjagtige resultater med en normal bærbar computer.

Forskere ved ARC Center of Excellence in Exciton Science, baseret på RMIT University, har skrevet et program, der forudsiger båndgabet af materialer, herunder til solenergianvendelser, via frit tilgængelig og nem at bruge software. Båndgab er en afgørende indikation af, hvor effektivt et materiale vil være, når man designer nye solceller.

Forudsigelser af båndgab involverer kvante- og atomskala kemiske beregninger og er ofte lavet ved hjælp af tæthedsfunktionsteori. Indtil nu, denne proces har krævet hundredvis af timers dyr supercomputerbehandlingstid, samt kompliceret og dyr software.

For at løse dette problem, forskerne trænede en maskinlæringsmodel ved hjælp af data genereret fra 250, 000 tidligere supercomputerberegninger. Resultaterne er offentliggjort i Journal of Cheminformatics .

Væsentligt, mens programmet er i stand til at inkludere flere variabler, det viste sig, at kun én faktor, støkiometri, indeholder - i næsten alle tilfælde - nok information til nøjagtigt at forudsige båndgab. Støkiometri er de numeriske forhold mellem kemiske reaktanter og produkter, som mængden af ​​ingredienser i en opskrift til at bage en kage.

Mere arbejde er nødvendigt for fuldt ud at forstå, hvorfor støkiometri alene viste sig at være så nyttig. Men det rejser den spændende udsigt til, at lange supercomputerberegninger ikke længere er nødvendige for nogle applikationer. Det kunstige neurale netværk, der driver maskinlæringsprogrammerne, kunne en dag blive efterfulgt af et softwareprogram, der udfører en lignende funktion som tæthedsfunktionsteori, dog med langt mere enkelthed.

Hovedforfatter Carl Belle siger, at "hvis du vil lave simuleringer, men du skal have millioner af dollars af supercomputing-infrastruktur bag dig, du kan ikke gøre det. Hvis vi kan grave ned i, hvorfor den støkiometriske konfiguration er så kraftig, så kan det betyde, at supercomputere ikke er nødvendige for at screene kandidatmaterialer, heller ikke for nøjagtige simuleringer. Det kunne virkelig åbne tingene op for en helt ny gruppe videnskabsmænd at bruge."

Maskinlæringsprogrammet er ikke begrænset til båndgab. Det kan bruges til at forudsige egenskaberne af mange andre materialer til andre sammenhænge, og er udviklet af en professionel programmør, gør det nyttigt ikke kun for videnskabsmænd og akademikere, men også for virksomheder og virksomhedsapplikationer.

"Den er bygget til industristandard, og den er designet til at samarbejde, " sagde Belle.

"Webstedet har en fuldstændig relationel database. Den har millioner af poster. Det hele er der og frit tilgængeligt til brug. Vi er klar til at gå."