Dev LED Filament ampuller
Dev Esnek LED Filament Ampüller
Vintage LED Filament Ampüller
LED Halat Işıkları
Ev > Haber > Endüstriyel Haber > Makine öğrenimi yeni LED aydın.....
Sıcak Satış Ürünleri
Sertifikalar
Bize Ulaşın
INNOTECH SANAYİ LİMİTED ŞİRKETİ
Ofis: # 1201, 12 / F., Anhui binası, No.6007 Shennan Road, Shenzhen, Çin.
Tel: + 86-755 8276 9313, 8276 9316, Faks: + 86-755-8276 9319
Wechat: +8618938659461, Whatsapp: +8618938659461
E-posta: info@innolitech.com, Web sitesi: www.ledlightingsupplierchina.comŞimdi Ulaşın
Çevrimiçi katalog
Çevrimiçi katalog

Haber

Makine öğrenimi yeni LED aydınlatma malzemelerinin keşfini hızlandırabilir

  • Yazar:Innotech
  • Kaynak:Innotech
  • Serbest bırakmak:2018-10-31
Haberlere göre, Houston Üniversitesi, makine öğrenimi algoritmasının 100.000'den fazla bileşenin özelliklerini tahmin edebildiğini ve LED aydınlatma için yüksek verimli fosforlar olması muhtemel olan bileşikleri tanımlayabileceğini açıkladı.



filament LED ampuller tedarikçisi çin

Bunlar arasında araştırmacılar tarafından sentezlenen "sodyum bizmut borat" adı verilen hesaplanabilir bir bileşik, test ettikten sonra% 95 verimlilik ve mükemmel termal stabilite sağladığı sonucuna varmışlardır. Sodyum bizmut borat bileşiği tarafından üretilen ışığın ticari olarak uygun olamayacak kadar mavi olmasına rağmen, araştırmacılar cesaret kırılmamıştır. Artık, makine öğrenimi algoritmaları yoluyla kullanışlı dalga boylarını yayan bir ışıldayan malzeme bulabileceklerini söylüyorlar.



Güçlendirme LED Filaman ampulleri üreticisi

Profesör Jakoah Brgoch şunları söyledi: "Amacımız, yüksek verimlilik, mükemmel renk kalitesi ve düşük maliyetle LED ampuller geliştirmektir."

Araştırma projesinin, Pearson kristal yapı veri tabanından 118.287 potansiyel inorganik fosfor bileşiğini ilk kez listelediği bildirilmektedir. Daha sonra makine öğrenimi, bu bileşiklerin Debye sıcaklığı ve kimyasal uyumluluk gibi temel özellikleri için hızlıca tarama yapar. Son olarak, yukarıdaki 110.000 bileşik, algoritmalarla 2,000'den fazlaya indirildi.



LED Filament ampul üreticisi

Araştırmacılar, geleneksel yöntemlerle yararlı materyalleri seçmek için haftalar gerektiğini söylüyorlar; Makine öğrenimi algoritmaları ile, yaklaşık 20 faydalı malzeme 30 saniye içinde seçilebilir.

Profesör Brgoch, projenin, makine öğreniminin yüksek performanslı malzemelerin geliştirilmesine büyük değer katabileceğine dair güçlü kanıtlar sunduğuna dikkat çekti.