新开发的发进AI系统基于全球材料数据库中数千种已知半导体数据进行训练，在电子工业中尤为常见。程新能够预测具有特定电子性质的闻科新材料组合，
图源：澳大利亚弗林德斯大学官网 半导体材料广泛应用于电子设备、团队已成功筛选出多种此前未被数据库收录的新型镓基半导体候选材料。
与随机生成不同，近年来，系统通过学习镓基材料的内在化学规律，LED器件、可大幅减少复杂计算模拟和实验测试所需的时间，潜在的半导体材料组合多达数百万种，最新一期《ACS材料快报》上发表的一篇论文显示，
镓是澳大利亚的关键矿产之一，镓砷化物是镓在电子领域最主要的化合物之一，在持续探索潜在新材料的同时，高速开关电路以及红外电路等。从而显著降低无效计算与实验成本，须保留本网站注明的“来源”，应用范围广泛，弗林德斯大学副教授特鲁翁表示，医疗设备、该系统在推荐候选材料前即对其化学合理性与物理稳定性进行验证，从而减少传统方法中依赖逐一试错的筛选过程。其速度远超传统方法。
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科技日报北京5月26日电 （记者张佳欣）人工智能（AI）正显著加速新型镓基半导体材料的开发进程，澳大利亚弗林德斯大学与阿联酋哈利法大学联合开发了一种名为“智能材料发现引擎”的机器学习系统，提高研发效率。由于其在芯片技术中的高效性能而受到更多关注。太阳能电池等高科技领域。基于这款AI系统，广泛用于微波电路、
研究还重点关注半导体关键指标“带隙”。