Где встречаются нанотехнологии и машинное обучение

Искусственный интеллект (ИИ) начинает все больше и больше использоваться в нескольких отраслях, поскольку он помогает сделать процессы намного более эффективными. Методы искусственного интеллекта становятся все более важными по мере того, как мы движемся к Индустрии 4.0 и более автоматизированным промышленным системам. Среди множества методов искусственного интеллекта машинное обучение (ML) стало одним из самых популярных. В дополнение к различным производствам, мониторингу, вычислениям и перерабатывающим отраслям, которые внедряют алгоритмы машинного обучения, методы машинного обучения используются в сочетании с нанотехнологиями - областью, которая не так хорошо документирована, как некоторые другие.

Учитывая, что как отрасли искусственного интеллекта, так и нанотехнологии все еще находятся в относительном зачаточном состоянии по сравнению с некоторыми отраслями, которые существуют уже более века, некоторые проблемы все еще связаны с обеими этими отраслями. Естественно, объединение этих двух высокоразвитых отраслей также сопряжено с проблемами. Они варьируются от методов обработки данных, которые работают быстрее, чем физические эксперименты, до отсутствия эффективного обмена информацией между соответствующими исследователями в каждой отрасли о том, что каждой отрасли нужно от другой, и о том, как лучше всего использовать обе области для получения оптимальных результатов.

Тем не менее, с проблемами приходят возможности, и многие возможности доступны на стыке ИИ и нанотехнологий. Итак, несмотря на несколько проблем, их можно относительно легко преодолеть, поэтому давайте рассмотрим некоторые из ключевых новых областей, в которых методы машинного обучения и нанотехнологии объединяются для получения эффективных результатов. Эти области включают анализ больших наборов данных, разработку и открытие новых наноматериалов, а также разработку более эффективного оборудования для алгоритмов машинного обучения.

Анализ больших наборов данных
Анализ, оптимизация и выбор тенденций в больших наборах данных лежат в основе методов машинного обучения, и это то, что можно применить к наноматериалам. Это развивается несколькими способами.

Первый способ - это анализ данных от различных инструментов для определения характеристик, например, при использовании методов спектроскопии и методов электронной микроскопии для характеристики свойств наноматериалов. Комбинация искусственных нейронных сетей (ИНС) и сверточных нейронных сетей (CNN) использовалась в сочетании с инструментами характеризации.
С одной стороны, машинное обучение используется со спектроскопией, чтобы указать на очень небольшие изменения в наборах данных, которые в противном случае могли бы быть незаметны. Эти небольшие изменения могут фактически коррелировать с изменениями химической структуры и морфологии анализируемого материала, которые являются двумя факторами, которые могут изменить свойства наноматериала. Так что умение определять такие небольшие изменения очень важно.

С другой стороны, машинное обучение используется с методами микроскопии, в частности с электронными микроскопами, используемыми для анализа наноматериалов, но методы машинного обучения также используются с оптическими микроскопами для других типов материалов. В этой области на выходе получается изображение с пространственными корреляциями, а методы машинного обучения могут использоваться для обнаружения небольших отклонений от нормы, что приводит к более точному анализу материала. Это также может быть применено помимо чистого анализа наноматериалов для анализа пространственных характеристик биологических свойств, таких как использование формы и размера клеток для определения того, какие из них являются злокачественными. Хотя это не строго нанотехнология, многие из применяемых подходов к анализу этих клеток основаны на подходах наномедицины, поэтому это тесно связанная область.

Второй ключевой способ - разделить наборы данных прибора для характеризации. Многие аналитические методы имеют тенденцию сжимать данные, а машинное обучение может отделить различные сигналы данных от анализа. Это важно, потому что сжатие данных может привести к развитию смешанных сигналов, что может повлиять на результаты. Таким образом, машинное обучение, по сути, может применяться к методам анализа наноматериалов, чтобы действовать как средство контроля качества и обеспечивать более точные выходные данные из исходных наборов данных.
Разработка и открытие новых наноматериалов
Одна научная область, которая вызвала большой интерес в последние годы, - это способность оптимально конструировать наноматериалы, а также многие другие материалы и химические вещества, и находить способы производства новых материалов, которые могут быть лучше, чем статус-кво. Потребность была настолько велика, что привела к развитию многих вычислительных / теоретических областей, таких как вычислительная химия и биология, которые становятся все более и более распространенными с резким увеличением вычислительной мощности за последнее десятилетие или около того.

Методы машинного обучения используются, потому что свойства наноматериалов гораздо труднее предсказать, чем свойства других материалов, из-за квантовых эффектов, проявляющихся в таких малых масштабах. ИНС, глубокие нейронные сети (DNN) и генеративные состязательные сети (GAN) использовались для анализа и оптимизации множества различных параметров и свойств, возможных на наноуровне. Эти результаты можно рационализировать и использовать для создания наилучшего возможного решения для разработки нового наноматериала или наилучшего способа оптимизации уже существующего наноматериала. Это похоже на расширенную версию вычислительной химии / биологии, которую можно использовать с материалами, проявляющими уникальные свойства и явления. Такие методы использовались для разработки и оптимизации ряда наноматериалов, включая 2D-материалы, 2D-материальные гетероструктуры, наноразмерные катализаторы,

Более эффективное оборудование
Хотя вышеупомянутые области были сосредоточены на том, что машинное обучение может сделать для нанотехнологий, этот раздел посвящен тому, что нанотехнологии могут сделать для машинного обучения. Современные методы нанотехнологий и наноразмеров позволяют создавать высокоэффективные и небольшие компьютерные аппаратные устройства. Затем эти передовые вычислительные компоненты можно использовать для обеспечения большей вычислительной мощности, которая может использоваться для поддержки и поддержки алгоритмов машинного обучения.

Помимо возможности структурировать существующие наноразмерные материалы, чтобы сделать их более эффективными, создание наноэлектронных устройств позволяет традиционным компонентам быть намного меньше, а это означает, что в данной области можно изготавливать больше компонентов. Прекрасным примером этого является разработка наноразмерных транзисторов, поскольку на микросхеме / аппаратном обеспечении можно изготовить гораздо больше транзисторов, чем с другими более громоздкими транзисторами, что позволяет увеличить скорость и эффективность.

Использование наноматериалов также привело к разработке новых устройств на основе транзисторов, таких как мемристоры, которые могут «действовать как мозг» и хранить информацию, которая сохраняется при отключении питания. Возможность производить более быстрое оборудование и передовые компоненты, которые могут способствовать «мозговому» поведению машинного обучения и других алгоритмов искусственного интеллекта, поможет в дальнейшей реализации алгоритмов машинного обучения для большего числа приложений и промышленных секторов.