国产三级精品三级在线观看,国产高清无码在线观看,中文字幕日本人妻久久久免费,亚洲精品午夜无码电影网

納米顆粒的合成受許多反應條件的影響，其性質通常由其尺寸、形狀和表面化學等因素決定。為了使合成的納米顆粒具有適用于不同領域（如光學、電子學、傳感器應用等）的功能，對其性能進行精確控制是必不可少的。然而，以目前在微反應器上制備納米顆粒的技術，實現(xiàn)精確合成既費時又費力。

為此，魯東大學陳雪葉教授等人綜述了近年來采用微流體制備納米顆粒的方法和原理，并描述了機器學習的實施步驟、功能及其在納米技術中的應用。其中，機器學習輔助納米顆粒合成的研究可以概括為兩個主要領域：

（1）監(jiān)督學習預測合成后納米顆粒的特定光學、電子和傳感特性。通過將反應條件作為輸入變量及納米顆粒特性作為輸出目標，并選擇不同的機器學習算法來構建二者的映射關系，能夠精確地控制合成具有所需功能的納米顆粒。

（2）在用于預測納米顆粒的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，神經(jīng)元數(shù)量和隱藏層數(shù)量等超參數(shù)對預測能力有直接影響。一方面，可以通過定義損失函數(shù)來對超參數(shù)進行貝葉斯優(yōu)化，使預測模型更具權威性。另一方面，可以根據(jù)實驗條件定義“不滿意系數(shù)”。最后，可以迭代優(yōu)化控制算法，直到優(yōu)化結束并達到目標要求。

圖1. 機器學習算法的主要步驟

目前，機器學習輔助的納米顆粒合成也普遍存在一些問題。一方面，難以實現(xiàn)精確的合成控制，通過在線光譜儀收集納米顆粒的發(fā)射光譜來表征納米顆粒尺寸的方法引入了一些誤差。另一方面，機器學習輔助合成納米顆粒需要大量時間和精力投入。對此，作者認為：

（1）關于上述誤差問題，采用傅里葉變換紫外光譜儀和紅外光譜儀等設備來表征納米顆粒的大小值得考慮；

（2）關于準確測量納米顆粒尺寸的問題，可使用TEM在線獲取納米顆粒圖像，并通過計算機處理圖像的方法來確定其尺寸；

（3）關于上述時間成本問題，遷移學習可通過將訓練好的模型參數(shù)遷移到新模型來幫助訓練新模型，這可以大大降低訓練模型的時間成本。盡管目前機器學習輔助制備納米顆粒技術的不成熟意味著仍然存在許多挑戰(zhàn)，但這并不妨礙其具備的新穎性和巨大研究潛力。

圖2. 機器學習輔助金屬納米顆粒合成優(yōu)化

Intelligent control of nanoparticle synthesis through machine learning, Nanoscale 2022. DOI: 10.1039/D2NR00124A

原創(chuàng)文章，作者：v-suan，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://m.xiubac.cn/index.php/2023/10/11/71d3acd904/

国产三级精品三级在线观看,国产高清无码在线观看,中文字幕日本人妻久久久免费,亚洲精品午夜无码电影网

魯東大學陳雪葉Nanoscale: 通過機器學習智能控制納米顆粒合成

相關推薦