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Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour optimiser les structures nanophotoniques


L'apprentissage automatique est une partie florissante de l'intelligence artificielle (IA) qui ne fait que devenir plus grande et meilleure en ce qui concerne son aspect technologique. C'est déjà une application largement utilisée pour aider les machines et les ordinateurs à tirer des leçons de l'expérience et de leurs erreurs, pour ainsi dire, uniquement pour améliorer automatiquement leur productivité.

À cet effet, une équipe de chercheurs de Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB), en Allemagne, a déduit qu'un groupe de nanostructures peut être considérablement amélioré et amélioré en termes de productivité à l'aide de l'apprentissage automatique et de simulations informatiques.

HZB est un institut de recherche populaire à Berlin connu pour étudier la dynamique et la structure des matériaux en plus d'étudier la technologie des cellules solaires.

Cette recherche, dont les résultats sont publiés dans Communications Physics (2018), montre comment les applications photoniques ont de réelles chances d'être améliorées grâce à l'application de l'apprentissage automatique.

Nature des nanostructures utilisées pour l'étude

Cette recherche se vante de nanostructures photoniques qui ont été examinées dans l'article. Ils sont constitués d'une couche de silicium qui est à la base de points quantiques ou de structures en forme de trous constituées de sulfure de plomb.

Contrairement à ce qui se passerait dans une surface non ordonnée, lorsque ces points quantiques sont soumis au laser, ils émettent une quantité extraordinaire de lumière. Par conséquent, l'interaction entre les nanostructures et la lumière laser peut maintenant être établie.

Résultats de l'apprentissage automatique et son utilisation dans le document de recherche

Le Zuse Institute de Berlin a conçu un logiciel capable d'enregistrer les événements une fois la structure du matériau modifiée. La distribution du champ électrique 3D a ensuite été également calculée pour chaque paramètre de l'évolution de la nanostructure à l'aide de ce même logiciel.

De nombreuses données ont été collectées par le Dr Carlo Barth auprès de l'équipe qui a ensuite utilisé d'autres programmes activés par l'apprentissage automatique pour tout analyser. Selon ses propres termes, «l’ordinateur a parcouru les quelque 45 000 enregistrements de données et les a regroupés en une dizaine de modèles différents.»

En fin de compte, les résultats de cette recherche ont été couronnés de succès car l'équipe a déterminé les modèles et la dynamique sous-jacents entre les différentes zones des nano-trous. Il est maintenant clair, grâce à cette étude, que les structures photoniques avec apprentissage automatique et ses applications peuvent être utilisées dans de nombreux domaines.

Leurs applications sont vastes et infinies. Ils peuvent évidemment être utilisés dans les cellules solaires, mais plus que cela, ils sont une aubaine pour les biomolécules et les capteurs optiques qui servent de marqueurs du cancer.

Comme clairement indiqué dans le document de recherche, «l'apprentissage automatique est une discipline en développement rapide qui utilise des approches statistiques pour apprendre à partir de données sans programmation explicitement basée sur des règles. Poussées par l'augmentation massive actuelle des volumes de données, les techniques associées sont étendues et améliorées à un rythme rapide. "

C'est précisément ainsi que l'apprentissage automatique peut contribuer à la reconnaissance des modèles, à la génétique et à la détection des anomalies. Il reste à voir comment ces connaissances peuvent être exploitées dans diverses applications.


Voir la vidéo: The 7 steps of machine learning (Octobre 2021).