深層学習による複雑なナノ粒子ヘテロ構造の逆設計
2024-12-26
研究者らは、深層学習と異種グラフニューラルネットワークを用いて、バイオセンシング、超解像顕微鏡、3Dプリンティングへの応用を持つアップコンバージョンナノ粒子（UCNP）の逆設計を行いました。6000以上のUCNP発光スペクトルを含む大規模なデータセットを作成し、それを用いてGNNモデルを訓練しました。勾配ベースの最適化により、800nm照射下で、訓練セット内のどのUCNPよりも6.5倍高い予測発光を示す構造が特定されました。この研究は、UCNPの新しい設計原則を示し、深層学習に基づくナノマテリアルの逆設計のためのロードマップを提供します。
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