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    Le cadre d'apprentissage automatique cible les identifiants pour améliorer les catalyseurs

    Les chimistes du laboratoire national de Brookhaven du département américain de l'énergie ont développé un nouveau cadre d'apprentissage automatique (ML) qui peut se concentrer sur les étapes d'une conversion chimique en plusieurs étapes qui doivent être modifiées pour améliorer la productivité. L'approche pourrait aider à guider la conception de catalyseurs - des "négociateurs" chimiques qui ...