El Instituto de investigación de Toyota aporta inteligencia artificial para la búsqueda de nuevos materiales
El Instituto de investigación de Toyota aporta inteligencia artificial para la búsqueda de nuevos materiales. El Instituto de Investigación de Toyota (TRI) colaborará con las entidades de investigación, universidades y empresas de investigación en ciencias de materiales, invertir aproximadamente $ 35 millones en los próximos cuatro años en la investigación que utiliza inteligencia artificial para ayudar a acelerar el diseño y el descubrimiento de materiales avanzados. Inicialmente, el programa tendrá como objetivo ayudar a revolucionar la ciencia de materiales e identificar nuevos materiales de baterías avanzadas y catalizadores de pila de combustible que hace funcionar las futuras emisiones cero y vehículos sin emisiones de carbono.
“Toyota reconoce que la inteligencia artificial es una tecnología básica vital que puede ser aprovechada a través de una amplia gama de industrias, y estamos orgullosos de utilizarlo para ampliar los límites de la ciencia de materiales,” dijo el jefe de TRI oficial científico Eric Krotkov. “La aceleración del ritmo de los descubrimientos materiales ayudará a sentar las bases para el futuro de la energía limpia y nos ponen aún más cerca de alcanzar la visión de Toyota de reducir las emisiones de CO2 de vehículos nuevos media global en un 90 por ciento en 2050.”
“Toyota reconoce que la inteligencia artificial es una tecnología básica vital que puede ser aprovechada a través de una amplia gama de industrias, y estamos orgullosos de utilizarlo para ampliar los límites de la ciencia de materiales,” dijo el jefe de TRI oficial científico Eric Krotkov. “La aceleración del ritmo de los descubrimientos materiales ayudará a sentar las bases para el futuro de la energía limpia y nos ponen aún más cerca de alcanzar la visión de Toyota de reducir las emisiones de CO2 de vehículos nuevos media global en un 90 por ciento en 2050.”
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Los proyectos de investigación iniciales incluyen colaboraciones con Stanford Universidad, el Instituto de Tecnología de Massachusetts, la Universidad de Michigan, la Universidad de Buffalo, la Universidad de Connecticut, y la compañía de ciencias de los materiales basados en Reino Unido Ilika. TRI también está en conversaciones con socios de investigación adicionales.
“Esto representa una gran oportunidad para avanzar drásticamente el uso de bases de datos y métodos de aprendizaje automático en el descubrimiento de materiales”, dijo Jens Norskov, profesor de la Universidad de Stanford y director del centro de SUNCAT. “La asociación combina la teoría, computación y experimento en un esfuerzo sin precedentes, concertada. Estamos particularmente emocionados por la perspectiva de un enfoque de vanguardia para el desarrollo de catalizador para pilas de combustible.”
La investigación se fusionará avanzada de modelado computacional de materiales, nuevas fuentes de datos experimentales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en un esfuerzo por reducir la escala de tiempo para los nuevos materiales el desarrollo de un periodo que históricamente se ha medido en décadas. Los programas de investigación seguirán caminos paralelos, trabajando para identificar nuevos materiales para su uso en sistemas de energía en el futuro, así como el desarrollo de herramientas y procesos que pueden acelerar el diseño y desarrollo de nuevos materiales más ampliamente.
En apoyo de estos objetivos, el TRI se asociará en proyectos enfocado en áreas que incluyen:
“Esto representa una gran oportunidad para avanzar drásticamente el uso de bases de datos y métodos de aprendizaje automático en el descubrimiento de materiales”, dijo Jens Norskov, profesor de la Universidad de Stanford y director del centro de SUNCAT. “La asociación combina la teoría, computación y experimento en un esfuerzo sin precedentes, concertada. Estamos particularmente emocionados por la perspectiva de un enfoque de vanguardia para el desarrollo de catalizador para pilas de combustible.”
La investigación se fusionará avanzada de modelado computacional de materiales, nuevas fuentes de datos experimentales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en un esfuerzo por reducir la escala de tiempo para los nuevos materiales el desarrollo de un periodo que históricamente se ha medido en décadas. Los programas de investigación seguirán caminos paralelos, trabajando para identificar nuevos materiales para su uso en sistemas de energía en el futuro, así como el desarrollo de herramientas y procesos que pueden acelerar el diseño y desarrollo de nuevos materiales más ampliamente.
En apoyo de estos objetivos, el TRI se asociará en proyectos enfocado en áreas que incluyen:
- El desarrollo de nuevos modelos y materiales para baterías y pilas de combustible;
- programas más amplios para perseguir nuevos usos de la máquina de aprendizaje, inteligencia artificial y materiales de informática enfoques para el diseño y desarrollo de nuevos materiales; y,
- Los nuevos sistemas automatizados de descubrimiento materiales que integran la simulación, el aprendizaje automático, la inteligencia y / o robótica artificial.
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