Ανάπτυξη σε νανο-συστοιχίες με χρήση Deep Learning: Νέα μέθοδος AI μπορεί να σχεδιάσει συστοιχίες νανο-οπών που μπορούν να παράγουν συγκεκριμένο δομικό χρώμα

Η ποικιλία στα χρώματα είναι πολύ μεγαλύτερη και αυξάνεται με τον συνδυασμό δύο ή περισσότερων χρωμάτων. Το φως αλληλεπιδρά με τις μικροσκοπικές νανοδομές και δημιουργεί ένα εγγενές μοτίβο πολλαπλών χρωμάτων. Το φάσμα φωτός αλληλεπιδρά επίσης με τις τρύπες και δημιουργεί ένα σύστημα που ονομάζεται συστοιχίες nanohole. Αυτό μπορεί επίσης να διακρίνει τα φωτεινά φαινόμενα και να αποκτήσει δομικά χρώματα. Ο κύριος σκοπός είναι η εμφύτευση δομικών χρωμάτων σε τεχνητά υλικά. Το κύριο πλεονέκτημα αυτού του χρώματος είναι ότι αυτά τα χρώματα δεν θα ξεθωριάσουν με την πάροδο του χρόνου. Οι ερευνητές εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν το πρόβλημα της δημιουργίας μιας συστοιχίας νανοκλίμακας που θα παράγει ένα συγκεκριμένο χρώμα. Αυτό εμπίπτει στην ευρεία κατηγορία της όρασης υπολογιστών.

Μια ομάδα ερευνητών από το Πανεπιστήμιο Chongqing έχει σχεδιάσει ένα νέο σύστημα που μπορεί να ενισχύσει αυτές τις συστοιχίες nanohole σε δομικά χρώματα. Χρησιμοποίησαν επίσης διαφορετικά μοντέλα μηχανικής μάθησης στο σχεδιασμό αυτού του συστήματος. Για να προβλέψουν τα δομικά χρώματα αυτών των πινάκων, οι ερευνητές ανέπτυξαν δύο μοντέλα βαθιάς μάθησης CSC και CSS. Αυτά τα μοντέλα επέτρεψαν να σχηματιστούν σειρές νανοκολών, δημιουργώντας τα επιθυμητά χρώματα. Παράμετροι όπως η ακρίβεια, η βαθμολογία F1, η μνήμη, η ακρίβεια και το ποσοστό ακρίβειας ήταν πολύ εντυπωσιακές. Η ερευνητική ομάδα δήλωσε ότι τα αποτελέσματα βασίστηκαν στην προσομοίωση αυτών των πινάκων. Αυτά τα ευρήματα έχουν μεταφραστεί σε πειραματική πραγματικότητα και τα αποτελέσματα έχουν ενισχυθεί πολύ.

Αυτά τα αποτελέσματα εξετάστηκαν για περαιτέρω αξιολόγηση και λήφθηκαν παράμετροι όπως η ακρίβεια και η βαθμολογία F1 για το σύνολο δεδομένων δοκιμής. Το μοντέλο πρόβλεψης δημιουργήθηκε για να προβλέψει τα δεδομένα που βελτιστοποιήθηκαν σε σχέση με μοντέλα βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιήθηκαν στο παρελθόν. Το μοντέλο στοχεύει επίσης να δημιουργήσει θεωρητικά κενά μεταξύ των διαφόρων θεωρητικών εφαρμογών και εννοιών. Οι συστοιχίες Nanohole υλοποιούνται επίσης για αποθήκευση υψηλής πυκνότητας που αποτελείται από διαφορετικά δεδομένα.

Η μελέτη έδειξε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης για την εφαρμογή του χρώματος της δομής και της φασματοσκοπίας των νανοσυστοιχιών. Η επεκτασιμότητα αυτής της μεθόδου είναι πολλά υποσχόμενη καθώς μπορεί να διαχειριστεί μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων. Μπορεί επίσης να πραγματοποιήσει πολύπλοκες κατασκευές που δυνητικά προσαρμόζονται σε διαφορετικά υλικά. Αυτό το έγγραφο θα ασχοληθεί απλώς με συστοιχίες νανοκλίμακας και τις εφαρμογές τους στο πλάσμα.

σαρώστε το χαρτί Και Άρθρο αναφοράς. Όλα τα εύσημα για αυτήν την έρευνα ανήκουν στους ερευνητές αυτού του έργου. Επίσης, μην ξεχάσετε να εγγραφείτε 28k+ML Sub RedditΚαι 40k+ Κοινότητα Facebook, κανάλι διχόνοιαςΚαι Και Ενημερωτικό δελτίο ηλεκτρονικού ταχυδρομείουόπου μοιραζόμαστε τις πιο πρόσφατες ειδήσεις για την έρευνα τεχνητής νοημοσύνης, εντυπωσιακά έργα τεχνητής νοημοσύνης και πολλά άλλα.

Αν σας αρέσει η δουλειά μας, ακολουθήστε μας Κελάδημα