Desarrollo en Nano-Arrays utilizando Aprendizaje Profundo Un nuevo método de IA que podría diseñar matrices de nanohuecos que pueden producir un color estructural específico

Desarrollo en Nano-Arrays utilizando Aprendizaje Profundo. Método de IA para diseñar matrices de nanohuecos con color estructural específico.

La diversidad en colores es mucho mayor y aumenta con la combinación de dos o más colores. La luz interactúa con pequeñas nanoestructuras y crea un patrón intrínseco de múltiples colores. El espectro de luz también interactúa con los agujeros y crea un sistema llamado matrices de nanoagujeros. Esto también puede distinguir fenómenos de luz y obtener colores estructurales. El objetivo principal es implantar colores estructurales en materiales fabricados por el hombre. La principal ventaja de este color es que estos colores no se degradan con el tiempo. Los investigadores todavía están enfrentando el problema de crear una matriz a escala nanométrica que resulte en un color específico. Esto se incluye en una amplia categoría de Visión por Computadora.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Chongqing diseñó un nuevo sistema que podría mejorar estas matrices de nanoagujeros en colores estructurales. También utilizaron varios modelos de Aprendizaje Automático en el diseño de este sistema. Para predecir los colores estructurales de estas matrices, los investigadores desarrollaron dos modelos de Aprendizaje Profundo CSC y CSS. Estos modelos permitieron la formación de las matrices de nanoagujeros, lo que resultó en la creación de los colores deseados. Parámetros como precisión, puntuación F1, recuperación, precisión y porcentaje de precisión fueron bastante notables. El equipo de investigadores afirmó que los resultados se basaron en la simulación de estas matrices. Estos resultados se transformaron en la realidad experimental y se mejoraron en gran medida.

Estos resultados se consideraron para una evaluación posterior y se obtuvieron parámetros como precisión y puntuación F1 para el conjunto de datos de prueba. El modelo de predicción se creó para predecir los datos que se estaban mejorando a través de los modelos de Aprendizaje Profundo utilizados anteriormente. El modelo también tiene como objetivo reducir las brechas teóricas entre diversas aplicaciones y conceptos teóricos. Las matrices de nanoagujeros también se implementan para el almacenamiento de alta densidad que consiste en datos diversos.

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El estudio ha demostrado un modelo de Aprendizaje Profundo para implementar el color de estructura y el espectro de las nano-matrices. La escalabilidad de este método es prometedora, ya que puede manejar conjuntos de datos más grandes. También puede implementar estructuras complejas que se adaptan potencialmente a diferentes materiales. Esta investigación simplemente manipulará las nano-matrices y sus aplicaciones plasmáticas.

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