Machine Learning ist ein florierender Teil der Künstlichen Intelligenz KI, der in technologischer Hinsicht immer größer und besser geworden ist. Es ist bereits eine weit verbreitete Anwendung, um Maschinen und Computern zu helfen, aus Erfahrungen und ihren Fehlern zu lernen.sprechen, nur um automatisch ihre Produktivität zu steigern.
Zu diesem Zweck ein Forscherteam von Helmholtz-Zentrum Berlin HZB, Deutschland hat abgeleitet, dass eine Gruppe von Nanostrukturen durch maschinelles Lernen und Computersimulationen in ihrer Produktivität deutlich verbessert und gesteigert werden kann.
Das HZB ist ein beliebtes Forschungsinstitut in Berlin, das neben der Erforschung der Solarzellentechnologie auch für die Untersuchung der Dynamik und Struktur von Materialien bekannt ist.
Diese Untersuchung, deren Ergebnisse in veröffentlicht wurdenKommunikationsphysik2018 zeigt weiter, wie photonische Anwendungen durch die Anwendung von maschinellem Lernen eine echte Chance haben, verbessert zu werden.
Natur der für die Studie verwendeten Nanostrukturen
DiesForschung rühmt sich mit photonischen Nanostrukturen, die in der Arbeit untersucht wurden. Sie bestehen aus einer Siliziumschicht, die die Basis für Quantenpunkte oder lochartige Strukturen ist, die aus Bleisulfid bestehen.
Im Gegensatz zu dem, was in einer ungeordneten Oberfläche passieren würde, emittieren diese Quantenpunkte, wenn sie dem Laser ausgesetzt werden, außergewöhnlich viel Licht. Daher kann jetzt die Wechselwirkung zwischen den Nanostrukturen und dem Laserlicht festgestellt werden.
Ergebnisse des maschinellen Lernens und seine Verwendung in der Forschungsarbeit
Das Zuse-Institut in Berlin hat eine Software entwickelt, die die Ereignisse tatsächlich aufzeichnen kann, nachdem sich die Struktur des Materials geändert hat. Mit derselben Software wurde dann auch die 3D-elektrische Feldverteilung für jeden Parameter der Änderung in der Nanostruktur berechnet.
Viele Daten wurden von Dr. Carlo Barth aus dem Team gesammelt, der dann andere Programme nutzte, die durch maschinelles Lernen ermöglicht wurden, um alles zu analysieren. In seinem Wörter, „Der Computer hat die etwa 45.000 Datensätze durchsucht und sie in etwa zehn verschiedene Muster gruppiert.“
Letztendlich waren die Ergebnisse dieser Forschung erfolgreich, da das Team die zugrunde liegenden Muster und Dynamiken zwischen den verschiedenen Bereichen der Nanolöcher ermittelte. Dank dieser Studie ist jetzt klar, dass photonische Strukturen mit maschinellem Lernen und seinen Anwendungen eine lange Lebensdauer haben könnenin vielen Bereichen einsetzbar.
Ihre Anwendungen sind breit und endlos. Sie können natürlich in Solarzellen verwendet werden, aber darüber hinaus sind sie ein Segen für Biomoleküle und optische Sensoren, die als Krebsmarker dienen.
Wie deutlich in der Forschungsarbeit, „Maschinelles Lernen ist eine sich schnell entwickelnde Disziplin, die statistische Ansätze verwendet, um ohne explizit regelbasierte Programmierung aus Daten zu lernen. Angetrieben durch die heutige massive Zunahme der Datenmengen werden die entsprechenden Techniken in rasantem Tempo erweitert und verbessert.“
Dies Genauso kann maschinelles Lernen zur Erkennung von Mustern, Genetik und Anomalieerkennung beitragen. Es bleibt abzuwarten, wie dieses Wissen in verschiedenen Anwendungen genutzt werden kann.
Über: Helmholtz Zentrum Berlin