나노기술 및 정책 정보

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노스 캐롤라이나 주립대학교(North Carolina State University) 연구팀이 여러 대상 매개 변수에서 동시에 콜로이드 양자점(QD)을 자동 합성하고 최적화 할 수 있는 플러그 앤 플레이 유체 미세 반응기를 활용하는 지능형 흐름 기반 퀀텀 닷합성 전략(예 : 인공 화학자)을 개발했음. 최근의 다중 출력 신경망, 앙상블 방법 및 베이지안 최적화와 같은 감독 및 강화 기계학습 기술 발전은 높은 처리량의 양자점(QD) 합성기로 양자점(QD)의 합성 및 최적화를 빠르게 달성할 수 있는 흥미로운 기회를 제공함. 양자점은 나노미터 크기의 반도체 재료로써 작은 크기로 인해 유래되는 특유한 광학 특성을 제공함. 페로브스카이트로부터 양자점을 만드는 데 많은 노력이 기울여져 왔으며, 이는 페로브스카이트가 이미 태양광 패널, LED 및 레이저 기술에 대한 많은 가능성을 보여주고 있기 때문임. 지난 몇 년 동안 페로브스카이트 QD의 성능이 크게 향상 되었음에도 불구하고 개발을 방해하는 한 가지 주요 장애물은 시행착오 기반 QD 합성의 발견 및 최적화 방법에 머물러 있다는 것임.

본 연구 성과는 ‘Advanced Materials’ ("Artificial Chemist: An Autonomous Quantum Dot Synthesis Bot") 지에 게재됨