Circa il 70 per cento dell’energia generata in tutto il mondo finisce come calore di scarto. Se gli scienziati potessero prevedere meglio come il calore si muove attraverso i semiconduttori e gli isolanti, potrebbero progettare sistemi di generazione di energia più efficienti. Un team di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology ha studiato con l’intelligenza artificiale un nuovo framework di apprendimento automatico in grado di prevedere e ridurre le relazioni di dispersione.
https://news.mit.edu/2024/ai-method-radically-speeds-predictions-materials-thermal-properties-0716