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모나시 대학교(Monash University) 연구팀은 업계가 고품질 그래핀을 현재의 방법보다 저렴하고 빠르며 정확하게 식별하고 수출하는 데 도움이 되는 세계 최초의 기술을 개발했음. 광학현미경의 데이터 세트를 사용하여 14 분 이내에 그래핀의 특성과 품질을 특성화할 수 있는 비지도 기계학습 알고리즘을 개발했음. 이 기술은 전 세계 수백 개의 그래핀 또는 산화그래핀 제조업체의 게임체인저임. 빠른 시간 내에 그래핀 공급의 품질과 신뢰성을 높이는 데 도움이 될 것임. 현재 제조업체는 제품이 제조된 후에만 ​​제품에 사용되는 그래핀의 품질과 특성을 파악할 수 있음. 상업적화를 통해 전 세계로 출시될 이 알고리즘은 그래핀 생산업체가 그래핀의 두께 및 원자층의 크기 등을 확인하는데 드는 시간과 비용을 생략하고도 그래핀의 고품질을 보장할 수 있게 함.

그래핀은 전기 및 열전도율에 탁월한 능력을 가지고 있음. 정수, 에너지저장 및 교량의 중량하중센서와 같은 스마트기술을 위한 멤브레인 생산에 널리 사용됨. 하지만, 그래핀은 많은 양을 사용할 때 다소 비쌈. 고품질 그래핀 1g은 $ 1,000 AUD ($ 720 USD)의 비용이들 수 있는데, 그 중 상당 부분은 값 비싼 품질 관리 프로세스 때문임.

그래핀 및 산화그래핀 시트를 생산하는 가장 널리 사용되는 방법은 액상박리(LPE)를 이용하는 것임. 이 공정에서 단층시트는 전단력에 의해 흑연, 흑연산화막 또는 팽창흑연과 같은 3D 대응물에서 벗겨짐. 그래핀 재료의 표준화 지침을 강력하게 강조했지만 박리의 기본 단위공정을 모니터링 할 방법이 거의 없으며 제품 품질은 실험실마다 다르며 제조업체마다 다름. 결과적으로, 재료가 그래핀이라고 주장되더라도 보고된 특성-성능에서 불일치가 종종 관찰됨.

연구팀은 개발된 알고리즘을 18 개의 그래핀 샘플에 적용했음. 그 중 8 개는 상업적 소스에서 획득했고 나머지는 제어된 처리조건으로 실험실에서 생산되었음. 연구팀은 정량 편광광학현미경을 사용하여 천연 분산형태의 박리된 그래핀을 검출, 분류 및 정량화하는 기술을 확인했음. 수백 개의 이미지와 많은 수의 샘플에서 생성된 정보를 빠르고 효율적인 방식으로 극대화하기 위해 연구원들은 비지도 머신러닝 알고리즘을 개발하여 유사한 성격의 데이터 클러스터를 식별한 다음 이미지 분석을 사용하여 각 클러스터의 비율을 정량화했음.

연구팀은 이 방법이 다른 2 차원 물질의 분류 및 정량화에 사용될 가능성이 있다고 기대함.

본 연구 성과는 ‘Advanced Science’ (“A High Throughput and Unbiased Machine Learning Approach for Classification of Graphene Dispersions”) 지에 게재됨