Вот несколько вещей, которые следует учитывать при выборе светодиодных лампочек ...
Эффективность, цветовая температура, цветопередача, тепловая мощность, срок службы и т. Д.
Машиноведение может ускорить открытие новых светодиодных осветительных материалов
Иннотек
Иннотек
2018-10-31 09:46:34
Согласно сообщениям, Университет Хьюстона объявил, что его алгоритм машинного обучения может предсказать свойства более 100 000 соединений и определить соединения, которые, скорее всего, будут высокоэффективными люминофорами для светодиодного освещения.
филамент светодиодные лампы поставщик Китай
Среди них вычислимое соединение под названием «борат натрия висмута», синтезированное исследователями, после его тестирования показало, что оно обеспечивает 95% -ную эффективность и отличную термическую стабильность. Хотя свет, получаемый соединением бората натрия висмута, является слишком синим, чтобы быть коммерчески пригодным, исследователи не обескуражены. Говорят, теперь они могут найти люминесцентный материал, который испускает полезные длины волн с помощью алгоритмов машинного обучения.
Дооснащение светодиодной лампой накаливания ламп производитель
Профессор Jakoah Brgoch сказал: «Наша цель - разработать светодиодные лампы с высокой эффективностью, отличным качеством цвета и низкой стоимостью».
Сообщается, что в исследовательском проекте впервые были указаны 118 287 потенциальных неорганических соединений фосфора из базы данных кристаллической структуры Пирсона. Затем машинное обучение быстро сканирует ключевые свойства этих соединений, включая температуру Дебая и химическую совместимость. Наконец, вышеупомянутые 110 000 соединений были сведены к более чем 2000 алгоритмами.
Светодиодные лампы накаливания производитель
Исследователи говорят, что для сбора полезных материалов с помощью традиционных методов требуется несколько недель; с алгоритмами машинного обучения, около 20 полезных материалов могут быть собраны за 30 секунд.
Профессор Бргох отметил, что проект дает убедительные доказательства того, что машинное обучение может принести большую пользу разработке высокопроизводительных материалов.