روش جدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی دقیق مواد دوبعدی

پژوهشگران دانشگاه توهوکو یک روش پیشرفته مبتنی بر یادگیری عمیق را توسعه داده‌اند که شناسایی دقیق و طبقه‌بندی مواد دوبعدی را با استفاده از طیف‌سنجی رامان، به‌طور چشمگیری ساده‌تر می‌کند. این نوآوری در شناسایی مواد دوبعدی، که در زمینه‌های مختلفی از جمله الکترونیک و فناوری پزشکی کاربرد دارند، تحول بزرگی ایجاد خواهد کرد.

چالش‌ها و راهکارهای موجود

به گزارش مجله کژمژ؛ روش‌های سنتی تحلیل داده‌های طیف‌سنجی رامان اغلب به تفسیر ذهنی وابسته بوده و نیازمند زمان و دقت زیادی هستند. با این حال، پیاده‌سازی روش جدید یادگیری عمیق، که قادر است داده‌های طیفی را به‌طور خودکار و دقیق طبقه‌بندی کند، این چالش‌ها را به حداقل می‌رساند. این روش به‌ویژه در شرایطی که داده‌های تجربی کمی وجود دارد یا به سختی قابل دسترسی هستند، مفید واقع می‌شود.

نقش مدل‌های DDPM در بهبود داده‌ها

پژوهشگران از مدل‌های "DDPM" (Denoising Diffusion Probabilistic Models) برای افزایش داده‌های طیفی و بهبود دقت تحلیل‌ها استفاده کرده‌اند. این مدل با افزودن نویز به داده‌های اصلی و سپس یادگیری نحوه حذف آن، می‌تواند داده‌های تقویت‌شده‌ای تولید کند که مشابه با توزیع داده‌های اصلی است. این روش باعث افزایش دقت طبقه‌بندی به ۹۸.۸ درصد برای داده‌های اصلی و ۱۰۰ درصد برای داده‌های تقویت‌شده می‌شود.

کاربردهای گسترده و مزایای روش جدید

این روش علاوه بر بهبود دقت در شناسایی مواد دوبعدی، نیاز به مداخله دستی را کاهش می‌دهد و کارآیی طیف‌سنجی رامان را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد. پژوهشگران معتقدند که این تکنولوژی می‌تواند در مقیاس صنعتی و در زمینه‌های مختلف علمی، از جمله در تحلیل مواد و کنترل کیفیت، کاربردهای فراوانی داشته باشد.

نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

این تحقیق اولین بار به‌طور گسترده از مدل‌های DDPM در تحلیل داده‌های طیف‌سنجی رامان استفاده کرده و مسیر جدیدی را برای تحلیل خودکار مواد دوبعدی باز کرده است. پژوهشگران پیش‌بینی می‌کنند که این روش در آینده می‌تواند به‌طور قابل توجهی به توسعه و تجاری‌سازی مواد جدید در صنایع مختلف کمک کند.

این مقاله در مجله Applied Materials Today منتشر شده است و به‌عنوان یکی از پژوهش‌های برجسته در زمینه علم مواد و هوش مصنوعی شناخته می‌شود.