เวลานี้การเรียนสหวิทยาการ Tel Aviv University แบบใหม่ที่ตีพิมพ์ใน Light: Science and Applications แสดงให้เห็นถึงแนวทางการเพรียวลมกระบวนการวางแบบรวมทั้งกำหนดลักษณะพื้นฐานของที่นาโนฟิสิกส์และก็ธาตุmetamaterial ขั้นต้น การเรียนรู้ได้นำโดยดร. ฮาอิมซูโซวานจากโรงเรียนวิชาฟิสิกส์และดาราศาสตร์ของทียูยูแล้วก็ศาสตราจารย์ Lior Wolf จากคณะวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ของ บริษัท TAU Blavatnik รวมทั้งดำเนินการโดยนักวิทยาศาสตร์การศึกษาวิจัย Dr. Michael Mrejen และก็นิสิตระดับบัณฑิตศึกษาของ TAU Itzik Malkiel, Achiya Nagler รวมทั้ง Uri Arieli

ดร. Mrejen บอกว่า กระบวนการดีไซน์สิ่งของมีการแกะสลักองค์ประกอบนาโนที่มีการสนองตอบทางแม่เหล็กไฟฟ้าที่แม่นยำ แต่เนื่องจากว่าความซับซ้อนของฟิสิกส์ที่เกี่ยวเนื่องการออกแบบการประดิษฐ์รวมทั้งกรรมวิธีรูปแบบขององค์ประกอบเหล่านี้จะต้องใช้การทดลองและก็ข้อบกพร่องเป็นอันมากทำให้แอพพลิเคชันของพวกเขาต่ำลงอย่างยิ่ง

การเรียนรู้เป็นกุญแจสำคัญสำหรับเพื่อการผลิตที่มีความแม่นยำ

หนทางใหม่ของเราขึ้นอยู่กับการศึกษาในลึกซึ่งเป็นโครงข่ายคอมพิวเตอร์ที่สร้างแรงจูงใจจากสถาปัตยกรรมแบบระดับขั้นรวมทั้งลำดับชั้นของสมองมนุษย์” ศ.จ. Wolf ชี้แจง นี่เป็นแบบการเรียนเครื่องจักรที่ล้ำยุคที่สุดแห่งหนึ่งซึ่งเป็นผู้จะรับผิดชอบด้านความเจริญรุ่งเรืองด้านเทคโนโลยีที่สำคัญรวมทั้งการรู้จำเสียงพูดการแปลและก็การประมวลผลภาพพวกเราคิดว่ามันน่าจะเป็นทางที่เหมาะสมในการวางแบบองค์ประกอบทางกายภาพแบบนาโพโลยี

นักวิทยาศาสตร์ได้เรียนรู้โครงข่าย Deep Learning ด้วยการทดลองประดิษฐ์ 15,000 ครั้งเพื่อสอนโครงข่ายความเกี่ยวพันที่ซับซ้อนระหว่างทรงของ nanoelements และก็การตอบสนองทางแม่เหล็กไฟฟ้าของพวกเขา ดร. Suchowski กล่าวว่า เราชี้ให้เห็นว่าโครงข่ายการเล่าเรียนลึกที่ได้รับการฝึกซ้อมจะสามารถเดาได้ในสองวินาทีนี้คือรูปทรงเรขาคณิตของโครงสร้างที่นาโนที่ประดิษฐ์ขึ้น

นักค้นคว้ายังชี้ให้เห็นว่ากระบวนการของพวกเขาบรรลุความสำเร็จสำหรับการดีไซน์ nanoelements ใหม่ที่สามารถตอบโต้กับสารเคมีรวมทั้งโปรตีนที่เจาะจงได้

คำตอบที่ครอบคลุม

ผลการศึกษาเรียนรู้และค้นคว้ารวมทั้งการวิจัยกลุ่มนี้สามารถใช้งานได้กับหลายสาขาวิชารวมถึงการใช้สเปคโตรเปิลแล้วก็การบำบัดที่ตั้งเป้าหมายโน่นคือการออกแบบอนุภาคทุ่งนาโนที่มีคุณภาพแล้วก็เร็วซึ่งสามารถกำหนดเป้าหมายโปรตีนที่เป็นโทษได้” Dr. Suchowski กล่าว นับเป็นครั้งแรกที่เครือข่าย Neuro Network ลึกได้รับการฝึกซ้อมจากการทดสอบสังเคราะห์หลายพันชิ้นไม่เพียงแค่ แต่สามารถระบุขนาดของวัตถุที่เป็น nanosized แต่ยังสามารถช่วยสำหรับในการวางแบบและลักษณะขององค์ประกอบทางแสงสว่างแบบ metasurface สำหรับสารเคมีที่เป็นวัตถุประสงค์ได้อย่างเร็ว และชีโมเลกุล

การจัดการกับปัญหาของพวกเรายังคงใช้วิธีอื่นๆเมื่อรูปร่างถูกประดิษฐ์มักใช้เครื่องมือที่ราคาแพงแพงแล้วก็เวลาสำหรับเพื่อการระบุรูปร่างที่แม่นซึ่งได้รับการประดิษฐ์ขึ้นจริงๆโซลูชันบนคอมพิวเตอร์ของเราทำในแบบ split second ตามการส่งแบบง่ายวัด.”

นักวิจัยผู้ซึ่งได้เขียนสิทธิบัตรเกี่ยวกับแนวทางการใหม่ของพวกเขาเดี๋ยวนี้กำลังขยายลำดับวิธีการเล่าเรียนในลึกเพื่อรวมทั้งลักษณะทางเคมีของอนุภาคทุ่งนาโน

ในเรื่องที่การเล่าเรียนลึกๆตรงกับ metamaterials