Tổng hợp hoặc nghiên cứu một số vật liệu nhất định trong môi trường phòng thí nghiệm thường đặt ra những thách thức do những lo ngại về an toàn, điều kiện thí nghiệm không thực tế hoặc các hạn chế về chi phí Đáp lại, các nhà khoa học đang ngày càng chuyển sang các phương pháp học tập sâu liên quan đến việc phát triển và đào tạo các mô hình học máy để nhận ra các mô hình và mối quan hệ trong dữ liệu bao gồm thông tin về tính chất vật liệu, thành phần và hành vi Sử dụng học sâu, các nhà khoa học có thể nhanh chóng đưa ra dự đoán về các thuộc tính vật liệu dựa trên thành phần, cấu trúc của vật liệu và các tính năng liên quan khác, xác định các ứng cử viên tiềm năng để điều tra thêm và tối ưu hóa các điều kiện tổng hợp

Bây giờ, trongMột nghiên cứu được công bố vào ngày 1 tháng 2 năm 2024 trong, Giáo sư Takashiro Akitsu, Trợ lý Giáo sư Daisuke Nakane và ông Yuji Takiguchi từ Đại học Khoa học Tokyo (TUS) đã sử dụng học sâu để dự đoán nam châm đơn phân tử (SMM) từ một nhóm gồm 20000 phức tạp kim loại Chiến lược sáng tạo này hợp lý hóa quá trình khám phá vật chất bằng cách giảm thiểu sự cần thiết cho các thí nghiệm dài

nam châm đơn phân tử (SMMS) là các phức kim loại thể hiện hành vi thư giãn từ ở cấp độ phân tử riêng lẻ, trong đó các khoảnh khắc từ tính trải qua thay đổi hoặc thư giãn theo thời gian Những vật liệu này có các ứng dụng tiềm năng trong việc phát triển bộ nhớ mật độ cao, các thiết bị sprontronic phân tử lượng tử và các thiết bị điện toán lượng tử SMM được đặc trưng bởi có hàng rào năng lượng hiệu quả cao (U_EFF) cho khoảnh khắc từ tính để lật Tuy nhiên, các giá trị này thường nằm trong phạm vi hàng chục đến hàng trăm Kelvins, khiến SMM thách thức tổng hợp

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng học tập sâu để xác định mối quan hệ giữa các cấu trúc phân tử và hành vi SMM trong các phức kim loại tỷ lệ cá cược kèo tỷ lệ cá cược kèo nhà cái các phối tử kiểu salon Các phức kim loại này được chọn vì chúng có thể dễ dàng tổng hợp bằng cách tạo phức hợp aldehyd và amin tỷ lệ cá cược kèo tỷ lệ cá cược kèo nhà cái các kim loại 3D và 4F khác nhau Đối tỷ lệ cá cược kèo tỷ lệ cá cược kèo nhà cái bộ dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã làm việc rộng rãi để sàng lọc 800 bài báo từ năm 2011 đến 2021, thu thập thông tin về cấu trúc tinh thể và xác định xem các phức hợp này có phơi bày hành vi SMM hay không Ngoài ra, họ đã thu được các chi tiết cấu trúc 3D của các phân tử từ cơ sở dữ liệu cấu trúc Cambridge

Cấu trúc phân tử của các phức được thể hiện bằng cách sử dụng các pixel voxels hoặc 3D, trong đó mỗi phần tử được gán một giá trị RGB duy nhất Sau đó, các biểu diễn voxel này được dùng làm đầu vào cho mô hình mạng thần kinh tích chập 3D dựa trên kiến trúc Resnet Mô hình này được thiết kế đặc biệt để phân loại các phân tử là SMMS hoặc không SMMS bằng cách phân tích hình ảnh phân tử 3D của chúng

Khi mô hình được đào tạo trên một bộ dữ liệu các cấu trúc tinh thể của các phức kim loại chứa các phức hợp loại salen, nó đã đạt được tỷ lệ chính xác 70% trong việc phân biệt giữa hai loại Khi mô hình được thử nghiệm trên 20000 cấu trúc tinh thể của các phức kim loại có chứa các cơ sở Schiff, nó đã phát hiện thành công các phức chất kim loại được báo cáo là nam châm phân tử đơn"Đây là báo cáo đầu tiên về học tập sâu về các cấu trúc phân tử của SMMS,"Giáo sư Akitsu

Nhiều cấu trúc SMM dự đoán liên quan đến các phức hợp khó tiêu đa nhân, được biết đến tỷ lệ cá cược kèo nhà cái U_EFFGiá trị Mặc dù phương pháp này đơn giản hóa quá trình khám phá SMM, điều quan trọng cần lưu ý là các dự đoán của mô hình chỉ dựa trên dữ liệu đào tạo và không liên kết rõ ràng các cấu trúc hóa học tỷ lệ cá cược kèo nhà cái các tính toán hóa học lượng tử của chúng, một phương pháp ưa thích trong thiết kế phân tử AI-hỗ trợ Nghiên cứu thử nghiệm tiếp theo là cần thiết để có được dữ liệu của hành vi SMM trong điều kiện thống nhất

Tuy nhiên, cách tiếp cận đơn giản hóa này có lợi thế của nó Nó làm giảm nhu cầu tính toán tính toán phức tạp và tránh được nhiệm vụ thử thách là mô phỏng từ tính Giáo sư Akitsu kết luận:"Việc áp dụng cách tiếp cận như vậy có thể hướng dẫn thiết kế các phân tử sáng tạo, mang lại sự tiết kiệm đáng kể về thời gian, tài nguyên và chi phí trong việc phát triển các vật liệu chức năng"

Tiêu đề hình ảnh:Các bước liên quan đến dự đoán SMM
Chú thích hình ảnh:Phương pháp mới sử dụng học tập sâu để xác định các vật liệu từ tính đơn phân tử (SMM) chỉ dựa trên cấu trúc tinh thể của chúng
Liên kết hình ảnh: https: //doiorg/101107/S20522524000770
Tín dụng hình ảnh:Takashiro Akitsu từ Đại học Khoa học Tokyo
Loại giấy phép:cc bởi 40
Hạn chế sử dụng:có thể được sử dụng lại tỷ lệ cá cược kèo nhà cái thuộc tính thích hợp

Về Đại học Khoa học Tokyo

tỷ lệ kèo góc nhà cái Đại học Khoa học Tokyo(TUS) là một trường đại học nổi tiếng và được kính trọng, và là trường đại học nghiên cứu tư nhân chuyên khoa khoa học lớn nhất ở Nhật Bản, tỷ lệ cá cược kèo nhà cái bốn cơ sở ở trung tâm Tokyo và vùng ngoại ô của nó và ở Hokkaido Được thành lập vào năm 1881, trường đại học đã liên tục đóng góp cho sự phát triển của Nhật Bản trong khoa học thông qua việc khắc sâu tình yêu đối tỷ lệ cá cược kèo nhà cái khoa học trong các nhà nghiên cứu, kỹ thuật viên và nhà giáo dục

tỷ lệ cá cược kèo nhà cái sứ mệnh "tạo ra khoa học và công nghệ cho sự phát triển hài hòa của tự nhiên, con người và xã hội", TUS đã thực hiện một loạt các nghiên cứu từ khoa học cơ bản đến khoa học TUS đã chấp nhận một cách tiếp cận đa ngành để nghiên cứu và thực hiện nghiên cứu chuyên sâu trong một số lĩnh vực quan trọng nhất hiện nay TUS là một công đức nơi tốt nhất trong khoa học được công nhận và chăm sóc Đây là trường đại học tư duy nhất ở Nhật Bản đã sản xuất một người chiến thắng giải thưởng Nobel và là trường đại học tư duy nhất ở châu Á sản xuất những người chiến thắng giải thưởng Nobel trong lĩnh vực Khoa học Tự nhiên