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El Instituto de Investigación de Toyota (TRI) colaborará con las entidades, universidades y empresas de investigación en ciencias de materiales para invertir aproximadamente 35 millones en los próximos cuatro años en la investigación que utiliza inteligencia artificial para ayudar a acelerar el diseño y el descubrimiento de materiales avanzados.

Inicialmente, el programa tendrá como objetivo ayudar a revolucionar la ciencia de materiales e identificar nuevos materiales de baterías avanzadas y catalizadores de pila de combustible que hacen funcionar los vehículos sin emisiones de carbono.

“Toyota reconoce que la inteligencia artificial es una tecnología básica vital que puede ser aprovechada a través de una amplia gama de industrias, y estamos orgullosos de utilizarlo para ampliar los límites de la ciencia de materiales,” dijo el jefe del TRI, el científico Eric Krotkov. “La aceleración del ritmo de los descubrimientos de materiales ayudará a sentar las bases para el futuro de la energía limpia y nos ponen aún más cerca de alcanzar el objetivo de Toyota de reducir un 90% las emisiones de CO2 de sus vehículos nuevos en 2050”.

Los primeros proyectos de investigación incluyen colaboraciones con la Universidad de Stanford, el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), la Universidad de Michigan, la Universidad de Buffalo, la Universidad de Connecticut, y la compañía de ciencias de los materiales de Reino Unido, Ilika. Además, en Toyota también están en conversaciones con socios de investigación adicionales.

“Esto representa una gran oportunidad para avanzar drásticamente en el uso de bases de datos y métodos de aprendizaje automático en el descubrimiento de materiales”, dijo Jens Norskov, profesor de la Universidad de Stanford y director del centro de SUNCAT. “La asociación combina la teoría, computación y experimento en un esfuerzo sin precedentes. Estamos particularmente emocionados por la perspectiva de un enfoque de vanguardia para el desarrollo del catalizador para pilas de combustible.”

La investigación fusionará un avanzado modelo computacional de materiales, nuevas fuentes de datos experimentales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en un esfuerzo por reducir la escala de tiempo para los nuevos materiales en el desarrollo de un periodo que históricamente ha llevado décadas.

Los programas de investigación seguirán caminos paralelos, trabajando para identificar nuevos materiales para su uso en sistemas de energía en el futuro, así como el desarrollo de herramientas y procesos que pueden acelerar el diseño y desarrollo de nuevos materiales.

En apoyo de estos objetivos, el TRI se asociará en proyectos enfocado en áreas que incluyen:

  • El desarrollo de nuevos modelos y materiales para baterías y pilas de combustible;
  • programas más amplios para perseguir nuevos usos de la máquina de aprendizaje, inteligencia artificial y materiales de informática enfoques para el diseño y desarrollo de nuevos materiales; y,
  • Los nuevos sistemas automatizados de descubrimiento materiales que integran la simulación, el aprendizaje automático, la inteligencia y / o robótica artificial.

Acelerar el descubrimiento de materiales de la ciencia representa una de las áreas de enfoque de cuatro núcleos para el instituto, que se puso en marcha en 2015 con el mandato de mejorar también la seguridad del vehículo con tecnologías automatizadas, aumentar el acceso a la movilidad para los que de otro modo no pueden conducir y ayudar a traducir la tecnología de movilidad exterior en productos para interiores movilidad.

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