Sviluppo in Nano-Arrays Utilizzando Deep Learning Un Nuovo Metodo di AI che potrebbe Progettare Nano-Array di Fori che possono Produrre un Colore Strutturale Specifico
Nano-Array Development Using Deep Learning A New AI Method to Design Nano-Arrays for Producing Specific Structural Colors.
La diversità dei colori è molto maggiore e aumenta con la combinazione di due o più colori. La luce interagisce con minuscole nanostrutture e crea un pattern intrinseco di colori multipli. Lo spettro della luce interagisce anche con i fori e crea un sistema chiamato array di nano-fori. Questo può anche distinguere fenomeni luminosi e ottenere colori strutturali. Lo scopo principale è impiantare colori strutturali in materiali artificiali. Il principale vantaggio di questi colori è che non si degradano nel tempo. I ricercatori stanno ancora affrontando il problema di creare un array nanometrico che dia come risultato un colore specificato. Questo rientra in una vasta categoria di Computer Vision.
Un team di ricercatori dell’Università di Chongqing ha progettato un nuovo sistema che potrebbe migliorare questi array di nano-fori in colori strutturali. Hanno anche utilizzato vari modelli di Machine Learning nella progettazione di questo sistema. Per prevedere i colori strutturali di questi array, i ricercatori hanno sviluppato due modelli di Deep Learning CSC e CSS. Questi modelli hanno permesso la formazione degli array di nano-fori, che hanno portato alla creazione dei colori desiderati. Parametri come accuratezza, punteggio F1, richiamo, precisione e percentuale di accuratezza sono stati piuttosto notevoli. Il team di ricercatori ha dichiarato che i risultati si basavano sulla simulazione di questi array. Questi risultati sono stati trasformati nella realtà sperimentale e i risultati sono stati notevolmente migliorati.
Questi risultati sono stati presi in considerazione per ulteriori valutazioni e sono stati ottenuti parametri come accuratezza e punteggio F1 per il dataset di test. Il modello di previsione è stato creato per prevedere i dati che sono stati migliorati tramite i modelli di Deep Learning utilizzati in precedenza. Il modello mira anche a colmare le lacune teoriche tra diverse applicazioni e concetti teorici. Gli array di nano-fori sono anche implementati per lo storage ad alta densità che comprende dati diversi.
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Lo studio ha dimostrato un modello di Deep Learning per implementare la struttura, il colore e lo spettro degli array nanometrici. La scalabilità di questo metodo è promettente in quanto può gestire set di dati più ampi. Può anche implementare strutture complesse che si adattano potenzialmente a materiali diversi. Questa ricerca semplicemente manipola gli array nanometrici e le loro applicazioni plasmiche.
