• Latest
  • Öne Çıkan
Organik Güneş Pillerinin Performansını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi

Organik Güneş Pillerinin Performansını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi

1 Şubat 2021
Truva Atı Mekanizması

Truva Atı Mekanizması: Ağlar Cinsiyet Ayrımını Nasıl Azaltır?

18 Nisan 2021
Örümcek Ağlarından Müzik

Örümcek Ağlarından Müzik

14 Nisan 2021
3D Baskı için Hareketli Bir Platform, İsrafı ve Maliyetleri Nasıl Azaltabilir?

3D Baskı için Hareketli Bir Platform, İsrafı ve Maliyetleri Nasıl Azaltabilir?

6 Nisan 2021
Araştırmacılar ‘Açıklanabilir’ Yapay Zeka Algoritması Geliştiriyor

Araştırmacılar ‘Açıklanabilir’ Yapay Zeka Algoritması Geliştiriyor

5 Nisan 2021
Yıldız tozundan soluk mavi noktaya: Karbon’un Dünya’ya yıldızlararası yolculuğu

Yıldız tozundan soluk mavi noktaya: Karbon’un Dünya’ya yıldızlararası yolculuğu

4 Nisan 2021
Mühendisler, Robotlar İçin Özelleştirilmiş “Beyinler” Tasarlıyor

Mühendisler, Robotlar İçin Özelleştirilmiş “Beyinler” Tasarlıyor

22 Ocak 2021
Biyo-İlham: Istakozlar, Daha Güçlü 3D Baskılı Beton Yapmaya Nasıl Yardımcı Olabilir?

Biyo-İlham: Istakozlar, Daha Güçlü 3D Baskılı Beton Yapmaya Nasıl Yardımcı Olabilir?

21 Ocak 2021
Mühendisler, Yerel Kuantum Ağları Oluşturmak İçin Dronları Kullanıyor

Mühendisler, Yerel Kuantum Ağları Oluşturmak İçin Dronları Kullanıyor

18 Ocak 2021
İnsan-Robot İşbirliğine Dayalı Montaj Hatlarında, Göçmen Kuşlardan İlham Alan Yeni Bir Algoritma

İnsan-Robot İşbirliğine Dayalı Montaj Hatlarında, Göçmen Kuşlardan İlham Alan Yeni Bir Algoritma

16 Ocak 2021
Kombucha Çayından İlham Alan Mühendisler, ‘Canlı Malzemeler’ Yaratıyor

Kombucha Çayından İlham Alan Mühendisler, ‘Canlı Malzemeler’ Yaratıyor

11 Ocak 2021
Işık Hızında Makine Öğrenimi: Yeni Çalışma, Yapay Zeka İçin Fotonik Yapıların Kullanımını Gösteriyor

Işık Hızında Makine Öğrenimi: Yeni Çalışma, Yapay Zeka İçin Fotonik Yapıların Kullanımını Gösteriyor

7 Ocak 2021
Multifonksiyonel Lens Sensör Sistemi, Akıllı Kontaklarda Devrim Yaratabilir

Multifonksiyonel Lens Sensör Sistemi, Akıllı Kontaklarda Devrim Yaratabilir

6 Ocak 2021
NtboxMag
Pazartesi, Nisan 19, 2021
  • Ana Sayfa
  • Tıp
  • Teknoloji
  • Yazılım
  • Akıllı Sistemler
  • Robotik
  • Bilim
  • Astronomi ve Uzay
  • Fizik/Kimya
No Result
View All Result
NTBOX Magazin
No Result
View All Result

Organik Güneş Pillerinin Performansını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi

by Editör
1 Şubat 2021
in Yazılım
0 0
0
Organik Güneş Pillerinin Performansını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi

Mariano Campoy-Quiles ve Xabier Rodríguez-Martínez/ICMAB/Techxplore

 Farklı polimerlerden yapılmış organik bir güneş pili oluşturmak için en uygun konfigürasyonu aranıyor? Peki nasıl başlayacak?  Aktif katmanın çok kalın mı yoksa çok ince mi olması gerekiyor?  Her bir polimerden büyük mü yoksa az miktarda mı gerekiyor?

YOU MAY ALSO LIKE

Örümcek Ağlarından Müzik

3D Baskı için Hareketli Bir Platform, İsrafı ve Maliyetleri Nasıl Azaltabilir?

 Optimum performansla sonuçlanacak spesifik bileşimi ve hücre tasarımını nasıl tahmin edeceğimizi bilmek, malzeme bilimindeki en büyük çözülmemiş sorunlardan biridir.  Bu, kısmen, cihaz performansının birden çok faktöre bağlı olmasından kaynaklanmaktadır.

  Barselona Malzeme Bilimi Enstitüsü’nden, enerji uygulamaları için malzemeler konusunda uzmanlaşmış araştırmacılar; (organik güneş pillerinin performansının benzeri görülmemiş tahmin yeteneği sayesinde) yapay zeka algoritmalarıyla topladıkları deneysel veri noktalarıyla ve yapay zeka algoritmalarıyla birleştirmek için çalışmalar yaptılar. 

 Mariano Campoy-Quiles liderliğindeki ICMAB araştırmacıları, geleneksel yöntemlere kıyasla zamanı hızlandırarak, yalnızca bir tanede çok sayıda örneğe sahip olmalarına olanak tanıyan yeni bir deneysel yöntem kullanarak birden fazla veri kümesi oluşturdu.  Daha sonra, makine öğrenimi modelleri; bu veri setlerinden öğrenmek ve Imperial College London’da sentezlenen yeni organik yarı iletkenler gibi daha da fazla malzemenin performansını tahmin etmek için kullanldı.

 Bu çalışma, belirli malzeme ve cihazların optimum koşullarını tahmin etmek için yapay zeka ve yüksek verimli deneyleri birleştiren alandaki birçok araştırmanın ilki olabilir.

Yüksek verimli deneylerde kullanılan gradyan bazlı organik güneş pili örnekleri/Techxplore

Birden çok deneysel veri noktası…

 Bu çalışmanın temel yönlerinden biri, araştırmacıların minimum deneysel çabayla büyük ve anlamlı veri kümeleri oluşturabilmeleridir.  Bu, doğru ve güvenilir modeller ve tahminler elde etmek için makine öğrenimi modellemesinin başarısına yönelik önemli bir husustur.

 Araştırmacılar, organik güneş pillerinin performansını en çok etkileyen parametrelerde (yani bileşim ve kalınlık) gradyanlara sahip numuneler ürettikleri kombinatoryal taramaya dayalı bir metodoloji kullanırlar.

 Araştırmacı Mariano Campoy-Quiles: “Geleneksel bir yöntem kullanırken, bir numune size yalnızca bir nokta hakkında bilgi sağlar. Ancak, bizim metodolojimizi kullanarak 10 ila 1000 kat daha fazla puan elde edebiliriz. Bu, bir yandan bir malzemenin fotovoltaik potansiyelini değerlendirmeye olanak tanır. (50 kat daha hızlı) Öte yandan, farklı yapay zeka algoritmalarını güvenilir bir şekilde eğitmemize olanak tanıyan büyük istatistikler ve çok büyük bir veri kümesi (yüz binlerce nokta) sağlar.”

En verimli örnek hangisi?  Makine öğrenimi, deneycilerin optimum koşulları belirlemesine yardımcı olabilir.  /Barselona Malzeme Bilimi Enstitüsü/Techxplore

Davranışı Tahmin Etmek için Yapay Zeka Algoritmaları

  Araştırmacı Xabier Rodríguez-Martínez: “Bu çalışmada, yapay zekanın geniş alanında, makinelere (yani bilgisayarlara) belirli bir veri kümesinden öğrenme yeteneği kazandıran, ancak zorunlu olarak alması gerekmeyen her türlü algoritmayı toplayan bir terim olan makine öğrenimini uyguluyoruz.  Burada, büyük deneysel veri kümelerimizden tahmine dayalı modeller çıkarmak için daha istatistiksel yapay zeka vizyonundan yararlanıyoruz.” 

  Malzeme bilimi alanındaki yapay zeka algoritmaları, esas olarak davranış kalıplarını aramak ve belirli bir uygulama için bir malzeme ailesinin davranışının öngörücü modellerini daha da geliştirmek için kullanılır.  Bunu yapmak için, bir algoritma önce bir model algoritması oluşturmak için onu gerçek verilere maruz bırakarak eğitilir.  Model daha sonra (modeli oluşturmak için) kullanılmayan, ancak aynı malzeme kategorisinden kullanılan diğer veri noktalarıyla doğrulanır.  Doğrulandıktan sonra algoritma; eğitimin veya doğrulama setinin parçası olmayan diğer benzer materyallerin davranışını tahmin etmek için uygulanır.

 Bu özel çalışmada, yapay zeka algoritmaları; organik bir güneş pilinin verimliliğini belirleyen farklı faktörleri değerlendirmek ve tahmin etmek için yüksek verimli yöntemle elde edilen binlerce nokta ile eğitilir.  

Source: Techxplore
Tags: Güneş PilleriXabier Rodríguez-Martínezyapay zeka algoritmaları
ShareTweetShare

Search

No Result
View All Result

Recent News

Truva Atı Mekanizması

Truva Atı Mekanizması: Ağlar Cinsiyet Ayrımını Nasıl Azaltır?

18 Nisan 2021
Örümcek Ağlarından Müzik

Örümcek Ağlarından Müzik

14 Nisan 2021
3D Baskı için Hareketli Bir Platform, İsrafı ve Maliyetleri Nasıl Azaltabilir?

3D Baskı için Hareketli Bir Platform, İsrafı ve Maliyetleri Nasıl Azaltabilir?

6 Nisan 2021
  • Anasayfa
  • Gizlilik Koşulları
  • Reklam

© 2020 NtboxMag.com

No Result
View All Result
  • Ana Sayfa
  • Tıp
  • Teknoloji
  • Yazılım
  • Akıllı Sistemler
  • Robotik
  • Bilim
  • Astronomi ve Uzay
  • Fizik/Kimya

© 2020 NtboxMag.com

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Create New Account!

Fill the forms bellow to register

All fields are required. Log In

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In