De krektens fan 'e algoritme is 92%
In groep Russyske ûndersikers hat in nij neurale netwurk yn steat om metalen en alys en alys en alloys te selektearjen om swiere materialen en struktueren te selektearjen. Dit waard bekend fan 'e parse tsjinst fan' e Perm National Research Polytechnic University (Pnipu).
It is bekend dat foar de seleksje fan 'e optimale kombinaasje fan metalen en alysjes, wittenskippers in searje eksperiminten moasten om har kwaliteiten te mjitten. De auteurs fan 'e nije stúdzje besleat it sykjen nei duorsume materialen te ferienfâldigjen, it meitsjen fan in spesjaal neural netwurk, analysearjen fan digitale ôfbyldings fan samples om promeesoarten te bepalen.
De algoritme kin de eigenskippen fan materialen erkenne, yn elk fan har te relatearjen nei ien fan 'e hardheidsklassen. Yn it wurk fan 'e neuralisme, echte, en net-synthesized gegevens, wat makket it mooglik om de djipte fan' e technology te garandearjen. De krektens fan 'e resultaten fan' e analyze fan it neurale netwurk is 92,1%. Eksperts opmurken ek dat in spesjale stúdzje it mooglik makke om it oantal ferkeard te bepalen fan ferkeard markearre foto's fan potensjele materialen yn steat om de krektens fan it resultaat te beynfloedzjen.
De auteurs fan 'e nije ûntwikkeling fan' e nije ûntwikkeling om troch te gean mei wurkjen oan syn ferbettering. Yn 'e takomst binne se fan doel nije kritearia te foegjen wêrtroch't it neurder netwurk foar beloftenmetalen en alloys koe selektearje om hege materialen en produkten te meitsjen.
Earder rapporteare de sintrale nijstsjinst om de kloof te oerwinnen tusken kwantumsimulatoren en kwantime kompjûters.