Entwicklung von Nano-Arrays mithilfe von Deep Learning: Neue KI-Methode kann Nano-Loch-Arrays entwerfen, die spezifische Strukturfarben erzeugen können

Die Farbvielfalt ist viel größer und nimmt mit der Kombination von zwei oder mehr Farben zu. Das Licht interagiert mit den winzigen Nanostrukturen und erzeugt ein intrinsisches Muster aus mehreren Farben. Das Lichtspektrum interagiert auch mit den Löchern und erzeugt ein System namens Nanoloch-Arrays. Dadurch können auch Lichtphänomene unterschieden und Strukturfarben gewonnen werden. Der Hauptzweck besteht darin, Strukturfarben in künstliche Materialien zu implantieren. Der Hauptvorteil dieser Farbe besteht darin, dass diese Farben mit der Zeit nicht verblassen. Forscher stehen immer noch vor dem Problem, eine nanoskalige Anordnung zu schaffen, die eine bestimmte Farbe erzeugt. Dies fällt unter die breite Kategorie der Computer Vision.

Ein Forscherteam der Universität Chongqing hat ein neues System entwickelt, das diese Nanolochanordnungen in Strukturfarben umwandeln kann. Beim Entwurf dieses Systems verwendeten sie auch verschiedene Modelle des maschinellen Lernens. Um die Strukturfarben dieser Matrizen vorherzusagen, entwickelten die Forscher zwei Deep-Learning-Modelle CSC und CSS. Diese Modelle ermöglichten die Bildung von Anordnungen von Nanolöchern, wodurch die gewünschten Farben erzeugt wurden. Parameter wie Genauigkeit, F1-Score, Merken, Genauigkeit und Genauigkeitsprozentsatz waren sehr beeindruckend. Das Forschungsteam gab an, dass die Ergebnisse auf der Simulation dieser Matrizen beruhten. Diese Erkenntnisse wurden in die experimentelle Realität umgesetzt und die Ergebnisse wurden erheblich verstärkt.

Diese Ergebnisse wurden für die weitere Auswertung berücksichtigt und Parameter wie Genauigkeit und F1-Score für den Testdatensatz ermittelt. Das Vorhersagemodell wurde entwickelt, um die Daten vorherzusagen, die gegenüber zuvor verwendeten Deep-Learning-Modellen optimiert wurden. Das Modell zielt auch darauf ab, theoretische Lücken zwischen verschiedenen theoretischen Anwendungen und Konzepten zu schaffen. Nanoloch-Arrays werden auch für die Speicherung verschiedener Daten mit hoher Dichte implementiert.

Die Studie demonstrierte ein Deep-Learning-Modell zur Implementierung der Strukturfarbe und Spektroskopie von Nanoarrays. Die Skalierbarkeit dieser Methode ist vielversprechend, da sie größere Datenmengen verwalten kann. Es können auch komplexe Strukturen ausgeführt werden, die möglicherweise an unterschiedliche Materialien angepasst werden können. In diesem Artikel geht es lediglich um nanoskalige Arrays und ihre Plasmaanwendungen.

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