CitrinePlatform의 재료 정보학 (MI)이 슬롯 사이트 추천를위한 최적의 솔루션 인 이유

1. 슬롯 사이트 추천 및 슬롯 사이트 추천 AI가 어려운 이유

Catalyst는 최첨단 기술 개발에서 우리에게 더 친숙한 다양한 일상적인 것들에 이르기까지 세계의 산물입니다. 촉매는 다른 물질과 협력하여 반응을 촉진하는 데 역할을하는 사람들에게는 일반적인 용어이지만, 현대 사회에서는 산업 제품, 제약, 식품 등의 생산에서 유해한 물질 제거 및 청정 에너지 개발과 같은 환경 영향을 줄이기위한 노력에 이르기까지 광범위한 분야에서 연구가 진행되고 있습니다.

이제 실제 슬롯 사이트 추천 반응을 고려해 봅시다. 슬롯 사이트 추천는 우리 주변의 모든 곳에서 사용되지만 반응 사건 자체는 실제로 매우 어렵습니다. 슬롯 사이트 추천 반응에서, 다양한 유형의 반응이 동시에 발생하여, 복잡한 부작용, 중간체, 부산물 및 공동 반응의 복잡한 얽히게한다. 또한, 이들 모두는 원료와 슬롯 사이트 추천의 표면을 놓고 경쟁하는 경쟁과 같이 서로 경쟁력있는 관계를 맺고 있으며 측정은 쉽지 않습니다.

그래서 최근 몇 년 동안 높은 기대치를 끌어온 것은 AI 기반 예측 기술입니다. 현재까지 새로운 슬롯 사이트 추천를 개발하는 데 많은 시간, 돈 및 노력이 필요했습니다. AI를 여기에 소개함으로써, 목표는 특히 어려운 것으로 간주되는 슬롯 사이트 추천의 연구 및 개발을 크게 발전시키는 것입니다.

그러나 슬롯 사이트 추천는 AI 기반 예측 모델 구성에서 가장 복잡한 영역 중 하나입니다. AI는 머신 러닝 소스로 충분한 데이터를 사용해야하지만 해당 데이터의 품질은 예측에 큰 영향을 미칩니다. 그곳에서 두 가지 주요 과제가 보입니다. 첫 번째는 특성화가 어렵다는 것입니다. 슬롯 사이트 추천 상태가 반응에 따라 변하고 표면의 화학 물질과 구조는 종종 알려지지 않기 때문입니다. 두 번째 문제는 시간 의존적 데이터 생성입니다. 현상의 메커니즘을 나타내는 기능 데이터를 생성하기 위해 시간 종속성이 표현되고 샘플링되는 방법을 설명하기가 매우 어렵습니다. 대부분의 경우 다양한 도구를 사용하여 시행 및 오류가 반복됩니다. 다시 말해, 이러한 과제는 AI를 활용하기 위해 데이터를 사용할 수 없는지 여부에 대한 의문을 제기합니다.

시트린 플랫폼은 어떻게이 도전을 해결합니까?

2. 시트린 플랫폼이 슬롯 사이트 추천를위한 최적의 솔루션 인 이유

우리는 왜 시트린 플랫폼의 AI가 적용의 어려운 영역에도 불구하고 슬롯 사이트 추천에 대한 최적의 솔루션이 될 수 있는지 설명 할 것입니다. 이번에는 세 가지 이점에 중점을 둘 것입니다.

2-1 복잡성 모델링

실제 슬롯 사이트 추천 반응을 검사 할 때, 산화 질소의 전환과 같은 복잡한 얽힘에 다수의 반응 단계가 존재한다. 다시 말해, 여러 가설과 사건을 동시에 조사해야합니다. 시트린 플랫폼은 그래픽 모델을 사용하여 다양한 응답 사이의 정보를 활용하고 전체 예측을 정확하게 달성합니다. 머신 러닝은 블랙 박스 인 경향이 있지만 요소를 시각적으로 분해하면 각 요소가 어떻게 결합되는지 이해하고 일어나고있는 일에 대한 감각을 얻을 수 있습니다. 이러한 그래픽 AI 모델은 중간 슬롯 사이트 추천 반응을 모델링하는 데 매우 효과적입니다.

이 다이어그램에서 데이터 세트는 입력 상단에 있습니다. 입력은 실험 및 계산 모두에 사용될 수 있습니다. 이 다이어그램은 중간체를 포함하는 전체 반응을 시뮬레이션하고 하나의 기계 학습 모델의 결과를 사용하여 다른 기계 학습 모델을 입력합니다. 시트린 플랫폼은 또한이 AI 모델링 기능을 통해 머신 러닝으로 너무 블랙 박스를 만들지 않는다는 아이디어를 통합합니다. 예측 모델을 시각화하면 화학자와 데이터 과학자는 소수의 데이터로도 정확한 통찰력을 얻기 위해 협력 할 수 있습니다.

2-2 자원 집약적 실험 및 모델링 감소

카타 물리 실험과 컴퓨터 모델링에는 많은 시간, 노력이 필요하며 매우 비쌉니다. 따라서 검색 할 수있는 다양한 소스에서 데이터를 최대한 활용해야합니다. 시트린 플랫폼은 실험 및 컴퓨터 데이터를 모두 사용할 수 있으며, 순차적 학습을 통해 기존 방법에 비해 필요한 실험 수를 50-70% 줄일 수 있습니다.

2-3 효율

다이어그램은 디자인 공간과 탐사 공간에서 영감을 얻었습니다. 이 광대 한 공간에서 획득하려는 조합을 찾아야합니다. 전통적인 실험 설계에서 자유의 정도가 3 이상인 경우 취급의 어려움이 크게 증가합니다. 반면, 순차 학습이라는 시트린 플랫폼의 기계 학습 접근 방식을 사용하면 한 번에 많은 자유를 설정할 수 있으므로 프로세스 조건 및 구조와 같은 정보를 포함 할 수 있습니다. 그것은 슬롯 사이트 추천 및 시약에 대한 모든 정보를 통합하고 정의 된 설계 공간에서 대상 솔루션에 도달 할 가능성이있는 후보를 계산합니다. 특히, 시트린 플랫폼의 AI는 고차원 및 알려지지 않은 지역에서도 유망한 지역을 검색하는 데 우선하며 가장 최적의 솔루션을 효율적으로 발견합니다.

지금까지 소개 된 그래픽 AI 모델을 활용하는 시트린 플랫폼순차적 학습 방법에 대한 정보는 여기를 참조하십시오.

자세한 내용은 Citrine Platform 제품 소개 세미나의 세 번째 촉매 에디션을 참조하십시오. Citrine Informatics의 연구원과 Stanford University의 연구원들이 예측 모델을 공동으로 구성하는 방법에 대한 예를 포함하여 참조하십시오.SCSK 비디오 스트리밍 사이트에서 개최되고 있으므로이 기회를 통해 시청하십시오.