Mit maschinellem Lernen zu neuen supramolekularen Materialien

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Die beiden Koordinierenden des Innovation Network ARTEMIS Angela Casini und Ales
Die beiden Koordinierenden des Innovation Network ARTEMIS Angela Casini und Alessio Gagliardi erforschen neue supramolekulare Materialien. Bild: Andreas Heddergott / TUM

Neuartige supramolekulare Materialien können zur Produktion von Energie oder in medizinischen Geräten eingesetzt werden. Das Team des TUM Innovation Network ARTEMIS arbeitet daran, die besten Kandidaten mittels maschinellen Lernens zu finden.

Unterstützt durch datenbasierte Vorhersagen erforscht das wissenschaftliche Team des TUM Innovation Network ARTEMIS (,,Artificial Intelligence powered Multifunctional Material Design"), benannt nach der griechischen Göttin der Jagd, neuartige supramolekulare Materialien für Anwendungen im Energiesektor oder der Medizintechnik. ,,Die grundlegende Idee von ARTEMIS ist, Computern beizubringen, die entscheidenden Parameter zum Design neuartiger Materialien zu finden", so Prof. ...

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