Desarrollo en nanomatrices utilizando aprendizaje profundo: un nuevo método de IA puede diseñar matrices de nanoagujeros que pueden producir un color estructural específico

La variedad de colores es mucho mayor y aumenta con la combinación de dos o más colores. La luz interactúa con las diminutas nanoestructuras y crea un patrón intrínseco de múltiples colores. El espectro de luz también interactúa con los agujeros y crea un sistema llamado matriz de nanoagujeros. Esto también puede distinguir fenómenos de luz y obtener colores estructurales. El objetivo principal es implantar colores estructurales en materiales hechos por el hombre. La principal ventaja de este color es que estos colores no se desvanecerán con el tiempo. Los investigadores todavía se enfrentan al problema de crear una matriz a nanoescala que produzca un color específico. Esto cae dentro de la amplia categoría de visión artificial.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Chongqing ha diseñado un nuevo sistema que puede mejorar estas matrices de nanoagujeros en colores estructurales. También utilizaron diferentes modelos de aprendizaje automático para diseñar este sistema. Para predecir los colores estructurales de estas matrices, los investigadores desarrollaron dos modelos de aprendizaje profundo CSC y CSS. Estos modelos permitieron que se formaran matrices de nanoagujeros, creando los colores deseados. Parámetros como Precisión, Puntuación F1, Recordar, Precisión y Porcentaje de precisión fueron muy impresionantes. El equipo de investigación afirmó que los resultados se basaron en la simulación de estas matrices. Estos hallazgos se han traducido a la realidad experimental y los resultados se han reforzado enormemente.

Estos resultados se consideraron para una evaluación adicional y se obtuvieron parámetros como la precisión y la puntuación F1 para el conjunto de datos de prueba. El modelo de predicción se creó para predecir los datos que se optimizaron sobre los modelos de aprendizaje profundo utilizados anteriormente. El modelo también tiene como objetivo crear brechas teóricas entre varias aplicaciones y conceptos teóricos. Las matrices de nanoagujeros también se implementan para el almacenamiento de alta densidad que consta de diversos datos.

El estudio demostró un modelo de aprendizaje profundo para implementar el color de la estructura y la espectroscopia de nanomatrices. La escalabilidad de este método es prometedora, ya que puede administrar conjuntos de datos más grandes. También puede realizar estructuras complejas adaptándose potencialmente a diferentes materiales. Este documento simplemente abordará las matrices a nanoescala y sus aplicaciones de plasma.

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