据国外媒体报道，由于其能量输出高、充电速度快，电容器将在为未来的电动汽车和手机等机器提供动力方面发挥重要作用，但电容器成为储能设备的一大障碍是其储存的能量远低于同等大小的电池。佐治亚理工学院的研究人员发现了一种解决上述问题的新颖方法。研究人员使用超级计算机和机器学习技术，最终建造了更强大的电容器。这项研究包括教计算机分析铝和聚乙烯的原子，这两种材料用于生产电容器。
(图片来源:加州大学圣地亚哥分校)研究人员专注于寻找更快速分析电容器材料电子结构的方法，找到能够影响电容器性能的特性。佐治亚理工学院材料科学与工程学院教授拉姆皮·拉姆普拉萨德(Rampi Ramprasad)说:“电子行业希望了解所有用于生产电子设备的材料的结构和特性，包括电容器。比如聚乙烯是一种很好的绝缘体，带隙很大，能量范围是载流子所达不到的，但是它有一个缺点就是多余的载流子可以进入带隙，从而降低效率。”Ramprasad说:“为了了解缺陷在哪里，它们起什么作用，我们需要计算材料的整个原子结构，这是迄今为止非常困难的。目前使用量子力学分析这类材料速度太慢，限制了在特定时间内进行的分析量。”Ramprasad和他的同事使用机器学习方法，开发了新材料。他们使用量子力学来分析铝和聚乙烯产生的数据样本，并教会了一台强大的计算机如何模拟这样的分析。用量子力学分析材料的电子结构，涉及到求解密度泛函理论的Cohen-Sham方程，会产生波函数和能级数据，可以用来计算体系的总势能和原子力。研究人员使用圣地亚哥超级计算机中心的彗星超级计算机进行早期计算，圣地亚哥超级计算机中心是加州大学圣地亚哥分校的一个有组织的研究单位；德克萨斯大学奥斯汀分校德克萨斯高级计算中心的Stampede2超级计算机也被用于这项研究的后期阶段。与基于量子力学的传统技术相比，使用新的机器学习方法产生的类似结果要多几个数量级。拉姆普拉萨德说:“计算能力的提高将使我们能够设计出比现有材料更好的电子材料。”虽然这项研究主要集中在铝和聚乙烯，但机器学习方法可以用于分析更多种类材料的电子结构。Ramprasad表示，除了能够分析电子结构，量子力学分析的物质结构的其他方面也可以通过机器学习方法加速。机器学习的方法使得处理速度更快，这使得研究人员能够更快地模拟材料的变化将如何影响其电子结构，从而找到新的方法来提高其效率。卡迈勒说:“超级计算机系统可以实现高通量计算，这可以创建一个关于各种材料系统的知识的庞大数据库，然后这些知识可以帮助我们找到特定应用的最佳材料。”据国外媒体报道，由于其能量输出高、充电速度快，电容器将在为未来的电动汽车和手机等机器提供动力方面发挥重要作用，但电容器成为储能设备的一大障碍是其储存的能量远低于同等大小的电池。佐治亚理工学院的研究人员发现了一种解决上述问题的新颖方法。研究人员使用超级计算机和机器学习技术，最终建造了更强大的电容器。这项研究包括教计算机分析铝和聚乙烯的原子，这两种材料用于生产电容器。
(图片来源:加州大学圣地亚哥分校)研究人员专注于寻找更快速分析电容器材料电子结构的方法，找到能够影响电容器性能的特性。佐治亚理工学院材料科学与工程学院教授拉姆皮·拉姆普拉萨德(Rampi Ramprasad)说:“电子行业希望了解所有用于生产电子设备的材料的结构和特性，包括电容器。比如聚乙烯是一种很好的绝缘体，带隙很大，能量范围是载流子所达不到的，但是它有一个缺点就是多余的载流子可以进入带隙，从而降低效率。”Ramprasad说:“为了了解缺陷在哪里，它们起什么作用，我们需要计算材料的整个原子结构，这是迄今为止非常困难的。目前使用量子力学分析这类材料速度太慢，限制了在特定时间内进行的分析量。”Ramprasad和他的同事使用机器学习方法，开发了新材料。他们使用量子力学来分析铝和聚乙烯产生的数据样本，并教会了一台强大的计算机如何模拟这样的分析。用量子力学分析材料的电子结构，涉及到求解密度泛函理论的Cohen-Sham方程，会产生波函数和能级数据，可以用来计算体系的总势能和原子力。研究人员使用圣地亚哥超级计算机中心的彗星超级计算机进行早期计算，圣地亚哥超级计算机中心是加州大学圣地亚哥分校的一个有组织的研究单位；德克萨斯大学奥斯汀分校德克萨斯高级计算中心的Stampede2超级计算机也被用于这项研究的后期阶段。与基于量子力学的传统技术相比，使用新的机器学习方法产生的类似结果要多几个数量级。拉姆普拉萨德说:“计算能力的提高将使我们能够设计出比现有材料更好的电子材料。”虽然这项研究主要集中在铝和聚乙烯，但机器学习方法可以用于分析更多种类材料的电子结构。Ramprasad表示，除了能够分析电子结构，量子力学分析的物质结构的其他方面也可以通过机器学习方法加速。机器学习的方法使得处理速度更快，这使得研究人员能够更快地模拟材料的变化将如何影响其电子结构，从而找到新的方法来提高其效率。卡迈勒说:“超级计算机系统可以实现高通量计算，这可以创建一个关于各种材料系统的知识的庞大数据库，然后这些知识可以帮助我们找到特定应用的最佳材料。”
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