Onderzoekers aan de University of Rochester hebben algoritmen gemaakt om te begrijpen hoe propaan in propeen verandert. Propeen is een belangrijk uitgangsmateriaal voor veel plastic producten.
De onderzoekers keken naar nanoschaal-katalysatoren en gebruikten computationele screening om uit veel mogelijke atomaire ordeningen een selectie te maken. Siddharth Deshpande zei dat er veel mogelijkheden zijn bij de actieve sites, dus een algoritmische aanpak helpt om te filteren en zich op de belangrijkste gevallen te concentreren.
Het team ontdekte dat oxidemateriaal vaak selectief rond defecte metaalplaatsen groeit. Deze groei helpt de stabiliteit van de katalysator. De algoritmen kunnen ook bij andere industriële reacties, zoals de synthese van methanol, nuttig zijn.
Moeilijke woorden
- onderzoeker — Iemand die onderzoek doet.onderzoekers
- algoritme — Een set regels voor berekeningen.algoritmes
- propeen — Een gas dat van propaan komt.
- chemie — De wetenschap van stoffen en hun reacties.
- katalysator — Een stof die reacties versnelt.katalysatoren
- defect — Een fout of probleem in iets.defecten
- productieproces — Manier om iets te maken.productieprocessen
Tip: beweeg de muisaanwijzer over gemarkeerde woorden in het artikel, of tik erop om snelle definities te zien terwijl je leest of luistert.
Discussievragen
- Waarom is onderzoek naar chemie belangrijk?
- Hoe kunnen defecten in metalen de productie beïnvloeden?
- Wat zijn enkele alledaagse producten die uit propeen komen?
Gerelateerde artikelen
AI helpt prothese natuurlijker grijpen
Onderzoekers voegden druk- en nabijheidssensoren en kunstmatige intelligentie toe aan een commerciële prothese. De combinatie verbeterde grijpprecisie en -veiligheid, verminderde mentale inspanning en maakte veel dagelijkse taken mogelijk zonder lange training.
EU-AI-regels verliezen controle buiten de EU
7amleh concludeert dat Europese AI-regels niet volgen wat er met technologie gebeurt buiten de EU. EU-geld en producten belanden bij regeringen en strijdkrachten in West-Azië en Noord-Afrika, met weinig verantwoording voor mensenrechten.
Waarom taalmodellen moeite hebben met vermenigvuldigen
Onderzoekers van de University of Chicago en partners onderzochten waarom grote taalmodellen twee viercijferige getallen slecht vermenigvuldigen. Een nieuwe trainingsmethode (ICoT) liet modellen tussentijdse waarden onthouden en verbeterde de nauwkeurigheid sterk.