ในเรื่องที่การเล่าเรียนลึกๆตรงกับ metamaterials

เวลานี้การเรียนสหวิทยาการ Tel Aviv University แบบใหม่ที่ตีพิมพ์ใน Light: Science and Applications แสดงให้เห็นถึงกระบวนการเพรียวแนวทางการดีไซน์และก็ระบุลักษณะเบื้องต้นของที่นาโนฟิสิกส์รวมทั้งธาตุmetamaterial เบื้องต้น การเรียนรู้ได้นำโดยดร. ฮาอิมซูโซวานจากโรงเรียนวิชาฟิสิกส์และดาราศาสตร์ของคราวยูยูแล้วก็ศ.จ. Lior Wolf จากคณะวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ของ บริษัท TAU Blavatnik และก็ดำเนินการโดยนักวิทยาศาสตร์การศึกษาวิจัย Dr. Michael Mrejen รวมทั้งนิสิตระดับบัณฑิตศึกษาของ TAU Itzik Malkiel, Achiya Nagler รวมทั้ง Uri Arieli

ดร. Mrejen บอกว่า ขั้นตอนการออกแบบวัสดุประกอบด้วยการแกะสลักองค์ประกอบทุ่งนาโนที่มีการสนองตอบทางแม่เหล็กไฟฟ้าที่แม่นยำ แต่เพราะว่าความสลับซับซ้อนของฟิสิกส์ที่เกี่ยวพันการออกแบบการประดิษฐ์แล้วก็แนวทางการลักษณะขององค์ประกอบพวกนี้จำเป็นต้องใช้การทดสอบรวมทั้งข้อบกพร่องเป็นอันมากทำให้แอพพลิเคชันของพวกเขาต่ำลงอย่างยิ่ง

การเรียนเป็นกุญแจสำคัญสำหรับในการผลิตที่มีความแม่นยำ

หนทางใหม่ของพวกเราขึ้นอยู่กับการศึกษาในลึกซึ่งเป็นโครงข่ายคอมพิวเตอร์ที่สร้างแรงดลใจจากสถาปัตยกรรมแบบระดับขั้นและลำดับขั้นของสมองมนุษย์” ศ.จ. Wolf ชี้แจง นี่เป็นต้นแบบการเล่าเรียนเครื่องจักรที่นำสมัยที่สุดแห่งหนึ่งซึ่งเป็นผู้จะรับผิดชอบด้านความเจริญด้านเทคโนโลยีที่สำคัญและก็การรู้จำเสียงพูดการแปลแล้วก็การประมวลผลภาพพวกเรารู้สึกว่ามันน่าจะเป็นวิถีทางที่เหมาะสมในการออกแบบองค์ประกอบทางด้านกายภาพแบบที่นาโพโลยี

นักวิทยาศาสตร์ได้ทำความเข้าใจเครือข่าย Deep Learning ด้วยการทดลองประดิษฐ์ 15,000 ครั้งเพื่อสอนเครือข่ายความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างทรงของ nanoelements แล้วก็การตอบสนองทางแม่เหล็กไฟฟ้าของพวกเขา ดร. Suchowski กล่าวว่า พวกเราแสดงให้เห็นว่าโครงข่ายการศึกษาลึกที่ได้รับการฝึกฝนจะสามารถคาดคะเนได้ในสองวินาทีนี้คือรูปทรงเรขาคณิตของโครงสร้างท้องนาโนที่ประดิษฐ์ขึ้น

นักค้นคว้ายังทำให้เห็นว่ากรรมวิธีของพวกเขาบรรลุเป้าหมายสำหรับในการวางแบบ nanoelements ใหม่ซึ่งสามารถตอบโต้กับสารเคมีแล้วก็โปรตีนที่เฉพาะได้

ผลที่ครอบคลุม

ผลการศึกษาเรียนรู้พวกนี้สามารถใช้งานได้กับหลายสาขาวิชารวมทั้งการใช้สเปคโตรเปิลรวมทั้งการบำบัดที่ตั้งเป้าหมายโน่นคือการออกแบบอนุภาคท้องนาโนที่มีประสิทธิภาพแล้วก็เร็วที่สามารถตั้งเป้าหมายโปรตีนที่เกิดอันตรายได้” Dr. Suchowski กล่าว นับเป็นครั้งแรกที่โครงข่าย Neuro Network ลึกได้รับการฝึกหัดจากการทดสอบสังเคราะห์หลายพันชิ้นไม่เพียงแต่ แม้กระนั้นสามารถกำหนดขนาดของวัตถุที่เป็น nanosized แต่ว่ายังสามารถช่วยสำหรับในการดีไซน์รวมทั้งลักษณะขององค์ประกอบทางแสงสว่างแบบ metasurface สำหรับสารเคมีที่เป็นวัตถุประสงค์ได้อย่างเร็ว รวมทั้งชีโมเลกุล

การจัดการปัญหาของเรายังคงใช้วิธีอื่นๆเมื่อรูปร่างถูกประดิษฐ์มักใช้อุปกรณ์ที่แพงแพงและเวลาสำหรับการกำหนดรูปร่างที่ถูกต้องซึ่งได้รับการประดิษฐ์ขึ้นจริงๆโซลูชันบนคอมพิวเตอร์ของเราทำในแบบ split second ตามการส่งแบบง่ายวัด.”

นักค้นคว้าผู้ซึ่งได้เขียนสิทธิบัตรเกี่ยวกับวิธีการใหม่ของพวกเขาในตอนนี้กำลังขยายลำดับวิธีการเรียนในลึกเพื่อรวมถึงลักษณะทางเคมีของอนุภาคท้องนาโน