Команда ученых из Лаборатории наноматериалов Сколтеха предложила метод для контроля за ростом углеродных нанотрубок с помощью нейронных сетей. Новый метод открывает перспективы для создания сложных электронных устройств нового поколения. Результаты исследования опубликованы в журнале Carbon.
«Реализации огромного потенциала нанотрубок мешает многофазный процесс их производства, контролировать который крайне непросто. Мы предложили использовать искусственные нейронные сети для анализа экспериментальных данных и предсказания эффективности синтеза однослойных углеродных нанотрубок», — объясняет один из авторов исследования, научный сотрудник Сколтеха Дмитрий Красников.
В исследовании, опубликованном в престижном журнале Сarbon, авторы демонстрируют возможность использования машинного обучения, а именно искусственных нейронных сетей, обученных на таких экспериментальных параметрах, как температура, давление газов и скорость потока вещества, для контроля за характеристиками производимых пленок из нанотрубок.
«Развитие нашей цивилизации неразрывно связано с совершенствованием технологии изготовления и применения различных материалов. Сейчас мы живем в информационную и технологическую эпоху, когда не только используемые материалы, но и вычислительные алгоритмы и их приложения стали определять нашу повседневную жизнь. Искусственные нейронные сети уже изменили нашу жизнь, став ключевым инструментом для многопараметрических задач ‒ от распознавания объектов до диагностики в медицине. Сложный процесс роста углеродных нанотрубок сдерживал развитие электроники на их основе на протяжении 25 лет. Мы полагаем, что наша методика поможет создать эффективное производство углеродных нанотрубок и откроет новые горизонты для их применения», ‒ рассказывает заведующий Лабораторией наноматериалов профессор Альберт Насибулин.
Информация взята с сайта "Открытая наука"
Схема разработанного метода
«Реализации огромного потенциала нанотрубок мешает многофазный процесс их производства, контролировать который крайне непросто. Мы предложили использовать искусственные нейронные сети для анализа экспериментальных данных и предсказания эффективности синтеза однослойных углеродных нанотрубок», — объясняет один из авторов исследования, научный сотрудник Сколтеха Дмитрий Красников.
В исследовании, опубликованном в престижном журнале Сarbon, авторы демонстрируют возможность использования машинного обучения, а именно искусственных нейронных сетей, обученных на таких экспериментальных параметрах, как температура, давление газов и скорость потока вещества, для контроля за характеристиками производимых пленок из нанотрубок.
«Развитие нашей цивилизации неразрывно связано с совершенствованием технологии изготовления и применения различных материалов. Сейчас мы живем в информационную и технологическую эпоху, когда не только используемые материалы, но и вычислительные алгоритмы и их приложения стали определять нашу повседневную жизнь. Искусственные нейронные сети уже изменили нашу жизнь, став ключевым инструментом для многопараметрических задач ‒ от распознавания объектов до диагностики в медицине. Сложный процесс роста углеродных нанотрубок сдерживал развитие электроники на их основе на протяжении 25 лет. Мы полагаем, что наша методика поможет создать эффективное производство углеродных нанотрубок и откроет новые горизонты для их применения», ‒ рассказывает заведующий Лабораторией наноматериалов профессор Альберт Насибулин.
Информация взята с сайта "Открытая наука"
