院况简介
北京前沿科学技术研究院（简称“北前科学院”）成立于2016年9月，北前科学院，是由北京中科光析科学技术研究所，北检（北检）检测技术研究院，标检（北京）质量检测中心等科研单位，组建成立的独立科学科研机构，致力于前沿科学领域的研究与创新人才培养，科学技术转移孵化等，世界前沿新科学普及传播。 更多简介 +
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北卡罗来纳州立大学的研究人员已经开发出了一种长时间的高中化学知识库，可以帮助学生快速掌握颜色化学和人工智能的知识，同时将科学和世界的知识循环起来
考虑到这个短期的高中科学模块是否能有效地教学生一些比化学（另一个非常复杂的主题）和人工智能（AI）更重要的东西，研究人员设计了一个涉及pH水平的简单实验，它反映了液体溶液的酸性或碱性
当输入测试条的pH水平时，颜色转换图提供了一个方便的参考：更多的酸性溶液会打开测试条，显示出更多的酸性，并在酸性水平升高时打开测试条当液体呈高碱性时，试条会变得更坚固，当碱性水平下降时，会变蓝和变绿pH值的数字范围从0到14，其中7个是中性的——大约是你家中自来水的水平——而较低的数量反映了较大的酸度，而较高的数量反映出较大的碱度
“我们想回答这样一个问题：‘我们可以使用机器学习来更准确地降低对环境的影响吗？’”织物工程、化学和科学助理教授杨章（YangZhang）说“事实证明，学生训练的AI预测模型的精度是环境预测的5.5倍左右。”
这些研究人员使用手机摄像头拍摄了浸泡各种发烧日液（饮料、矿泉水、化妆品等）后的测试条的照片，并平均预测了它们的pH值他们从结构中获得了测试条，这些测试条具有已知的nph水平，并通过复杂的分析和视觉预测进行了标记
张说：“我们希望研究人员思考这种测试的实际世界意义，例如在饮用水可能存在问题的欠发达地区。”“你可能没有那么简单的症状，但你确实想知道H水平是否低于5比7。”学生将数据输入到名为Orange的免费机器学习软件中，该软件没有任何代码，为新手工作提供了便利他们能够转换预测中的测试条图像和pH值，并通过机器学习来增强对模型线的电流学习，从而获得测试条颜色与响应pH值的变化然后，研究人员将机器学习的pH水平预测与可视化预测进行了比较，发现AI预测虽然不完美，但与可视化预测相比，更接近真实的pH值
研究人员在一周长的课程之前和之后对这些学生进行了调查，发现他们报告的内容更具启发性，更了解化学和人工智能
“当应用于现实世界的问题和科学进步时，学生们可以看到前沿技术的重要性，”美国国家科学院设计与技术研究助理教授蒋石燕说“这一实践应用不仅提高了人们对复杂科学概念的理解，而且激励人们探索创新的解决方案，促进对前沿技术和科学（尤其是化学）相互作用的深入认识。”
张说：“在化学方面，我们可以通过这种方式实现许多相似的颜色化学概念。”“我们可以将这门课程扩大到包括学生在内。”国家级研究生JeanneMcClure、JiahuiChen和YunshuiLiu共同撰写了这篇论文这项工作得到了国家科学基金会（CHE-2246548、DRL-1949110和DRL-2025090）和国家卫生研究所（R21GM141675和R01GM143397）的支持
来源:
Materials provided by
North Carolina State University. Original written by Mick Kulikowski.
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参考:
2024-01-20
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