8月17日，丰田研究所和美国西北大学宣布合作，通过全球首个纳米材料“数据工厂”，帮助加速新材料的发现、设计和开发。与传统的试错法不同，这种人工智能(AI)驱动的方法将探索大量的参数集，收集数据，然后授权AI搜索材料基因组，为给定的应用找到最佳材料。虽然这个数据工厂的第一个应用将用于发现新的催化剂，以提高燃料电池汽车的效率，但TRI和西北大学认为，这种材料发现方法在未来将有更广泛的应用，如清洁氢气生产，从空气中去除二氧化碳和高效太阳能电池。
TRI能源和材料高级主管布莱恩·斯托里(Brian Storey)表示:“在不排放碳的情况下满足日益增长的出行需求是非常具有挑战性的。通过与西北大学的合作，我们大大缩短了测试和寻找新材料的时间，这些新材料可以用于电池和燃料电池，使交通运输脱碳。”
TRI amp西北大学数据工厂
TRI和西北大学开发了一种机器学习算法，可以以创纪录的速度合成材料，以筛选西北大学的新Megalibraries，即包含比科学家收集和分类的更多新无机材料的图书馆。这些概念共同创建了第一个纳米材料数据工厂，旨在创建和挖掘大量高质量和复杂的第一方数据。该团队将利用这种新方法寻找可以替代目前世界上昂贵稀有材料的催化剂，如铂和铱。
在此次合作之前，机器学习算法已经在低质量、不一致集合的数据集上进行训练。现在，通过西北大学和TRI的新功能，研究团队可以使用高质量的数据集来训练复杂的算法，从而快速客观地发现关键材料，以满足未来的需求。
