丰田研究院(TRI)和西北大学今天宣布合作，通过世界上第一个纳米材料“数据工厂”帮助加速新材料的发现，设计和开发。这种人工智能驱动的方法远远超出了传统的试错，它探索了大量的参数集，收集数据，然后授权人工智能搜索材料基因组，为给定的应用找到最佳材料。虽然数据工厂的首次应用将用于发现新的催化剂，使燃料电池汽车更高效，但TRI和西北大学认为，这种材料发现方法将在未来具有广泛的应用，例如清洁制氢，从空气中去除二氧化碳和高效太阳能电池。

“在不排放碳的情况下满足日益增长的移动性需求是一项重大挑战，”TRI能源和材料高级总监Brian Storey说。“通过与西北大学的这种合作，我们大大减少了测试和寻找可用于电池和燃料电池的新材料以脱碳运输所需的时间。

“这项开创性的研究标志着我们如何发现和开发关键材料的转折点，”国际纳米技术研究所所长，西北大学乔治·B·拉斯曼化学教授Chad Mirkin说。“与TRI一起，我们准备使科学界能够找到能够真正推动清洁能源转型的最佳材料。

TRI和西北大学开发了一种机器学习算法，能够以创纪录的速度合成材料，以筛选西北大学新的巨型实验室 - 一个包含比科学家收集和分类的更多新无机材料的库。这些概念共同创造了第一个纳米材料数据工厂-这是创建和挖掘大量高质量，复杂的第一方数据的开创性努力。该团队正在使用这种新方法来寻找可用于替代世界目前依赖的昂贵稀有材料的催化剂，例如铂和铱。

在此之前，机器学习算法已经在质量较低、收集不一致的数据集上进行训练。现在，借助西北大学和TRI的新功能，该团队可以使用高质量的数据集来训练复杂的算法，从而能够快速客观地发现未满足需求的关键材料。