التصميم العكسي للهياكل متناهية الصغر المعقدة من خلال التعلم العميق على الرسوم البيانية غير المتجانسة
2024-12-26
استخدم الباحثون تقنيات التعلم العميق وشبكات الأعصاب الرسومية غير المتجانسة لتصميم عكسي لجزيئات نانوية لتحويل الصعود (UCNPs) ذات تطبيقات في الاستشعار الحيوي، والمجهر فائق الدقة، والطباعة ثلاثية الأبعاد. تم إنشاء مجموعة بيانات ضخمة تضم أكثر من 6000 طيف انبعاث UCNP، وتم استخدامها لتدريب نموذج GNN. أدت عملية التحسين القائمة على التدرج إلى تحديد هياكل ذات انبعاث متوقع أعلى بـ 6.5 مرات من أي UCNP في مجموعة التدريب تحت إضاءة 800 نانومتر. يكشف هذا العمل عن مبادئ تصميم جديدة لـ UCNPs ويوفر خارطة طريق للتصميم العكسي القائم على التعلم العميق للمواد النانوية.