Литий-ионные батареи, как известно, являются источником питания множества гаджетов, электромобилей и других устройств, без которых трудно представить нашу повседневную жизнь. При этом добыча лития наносит ощутимый экологический ущерб, а цены на него постоянно растут.
Потенциальный поиск альтернатив занял бы годы кропотливых исследований и тестирования миллионов вариантов новых материалов. Однако команда под руководством Нейтана Бейкера из Microsoft смогла решить эту задачу всего за несколько месяцев, опираясь на мощь искусственного интеллекта. Им удалось разработать опытный образец батареи с содержанием лития на 70% меньше относительно ряда альтернатив.
Методы, использованные в работе, являются передовыми с точки зрения инструментов машинного обучения, а результаты приятно впечатляют.
Давайте вместе окунемся в процесс исследования!
Привет, меня зовут Костя Кардаманов, я работаю в отделе технологий разработки Яндекса. Обычно такой же фразой я приветствую и кандидатов на собеседовании. А сегодня я хотел бы рассказать вам, как и зачем мы проводим интервью по дизайну систем с бэкенд-разработчиками. Сразу скажу: для фронтендеров, мобильных разработчиков и ML-инженеров подобный тип собеседований применим слабо, так что эти специальности мы здесь обсуждать не будем. 
формул, что тоже немало), зато обойдёмся без 32 процессорных ядер и без GPU, а решение получим меньше чем за минуту против десятков минут или даже пары дней, как в статье. Для всего этого нам понадобится лишь 
