Translate

Поиск по этому блогу

Исследовательский институт Toyota выделяет 36 миллионов долларов на финансирование проекта Accelerated Materials Design and Discovery в течение следующих четырех лет совместно с университетскими партнерами

Исследовательский институт Ойота (TRI) объявил сегодня, что выделяет еще 36 миллионов долларов на совместную университетскую исследовательскую программу ускоренного проектирования и открытия материалов (AMDD) в течение следующих четырех лет

Исследовательский институт Ойота (TRI) объявил сегодня, что выделяет еще 36 миллионов долларов на совместную университетскую исследовательскую программу ускоренного проектирования и открытия материалов (AMDD) в течение следующих четырех лет

Исследовательский институт Toyota (TRI) объявил сегодня, что выделяет еще 36 миллионов долларов на совместную университетскую исследовательскую программу «Ускоренное проектирование и обнаружение материалов» (AMDD) в течение следующих четырех лет. В начале 2017 года  TRI объявил  о создании AMDD и запустил программу с миссией использования ИИ для поиска новых материалов для мобильности без выбросов. Общий объем первоначальных инвестиций составил 35 миллионов долларов за четыре года с участием нескольких университетов-партнеров. Сегодняшние новости основываются на этих первоначальных инвестициях с новым финансированием и более тесным сотрудничеством с партнерами программы.

«Наша ориентация на сотрудничество - вот что делает нашу исследовательскую программу уникальной. Вместо того, чтобы выступать исключительно в качестве источника финансирования, TRI наладила тесное сотрудничество с исследователями, которое привело к совместным публикациям, а также совместной разработке данных и программного обеспечения с открытым исходным кодом », - сказал  Брайан Стори , директор программы AMDD TRI. «Такой совместный подход имеет решающее значение для ускорения разработки новых материалов для автомобилей с аккумуляторными батареями и топливными элементами, поскольку ни одна организация не может сделать это в одиночку».

За последние четыре года в рамках программы AMDD TRI было опубликовано более 150 научных работ, которые расширили наше понимание материалов батарей и топливных элементов, которые имеют решающее значение для достижения углеродно-нейтрального будущего. Ключевые исследовательские темы программы включают ускорение тестирования срока службы батарей, разработку методов для открытия новых материалов топливных элементов, основанных на искусственном интеллекте, создание новой роботизированной платформы для быстрой разработки новых полимерных составов для батарей и запуск автономных систем, которые могут обнаруживать материалы в моделировании без вмешательства человека. Помимо публикаций, исследовательская программа привела к созданию множества пакетов программного обеспечения с открытым исходным кодом и некоторых из крупнейших наборов открытых данных для аккумуляторов.

В следующие четыре года TRI будет уделять больше внимания созданию новых исследовательских инструментов, методологий и возможностей для ускорения коммерциализации этих передовых материалов. Участвующие учреждения включают:

  • Калифорнийский технологический институт,
  • Университет Карнеги Меллон,
  • Cornell University,
  • Институт систем солнечной энергии им. Фраунгофера
  • Технологический институт Джорджии,
  • Национальная лаборатория Лоуренса Беркли,
  • Массачусетский технологический институт (MIT),
  • Северо-Западный университет,
  • Национальная ускорительная лаборатория SLAC,
  • Стэнфордский университет и
  • Университет Мичигана.

«Мы работаем с TRI, чтобы объединить синтез полимеров, быстрые роботизированные эксперименты, молекулярное моделирование и искусственный интеллект, чтобы установить новые правила проектирования для полимеров», - сказал профессор Массачусетского технологического института Ян Шао-Хорн. «Работа с TRI позволила нам объединить несколько различных дисциплин в Массачусетском технологическом институте для выполнения общей миссии по разработке материалов для батарей следующего поколения».

«Мы с нетерпением ждем и рады работать с командой TRI мирового уровня, чтобы изучить, как машинное обучение можно использовать с высококачественными наборами больших данных для изучения генома материалов в контексте разработки катализаторов - мы находимся на пороге чего-то большого. ! » сказал профессор Чад Миркин из Северо-Западного университета.

ИСТОЧНИК: Toyota


#mailru

Комментариев нет:

Отправить комментарий