나노기술 및 정책 정보

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독일의 보훔 루르 대학교(Ruhr-Universität-Bochum) 연구팀이 인공지능을 사용하여 나노 구조화된 층의 수많은 잠재적 특성을 오랜 과정의 입증 실험 없이 가장 적합한 레이어의 속성을 안정적으로 예측하는데 성공함.

박막을 제조하는 동안 수많은 제어 변수가 표면의 상태와 그 특성을 결정함. 코팅 공정 동안 다공성 또는 조밀한 층이 생성되며, 원자가 결합하여 기둥 또는 섬유를 형성함. 알고리즘을 훈련하여 각 공정에서 층의 모양을 예측하기 위해 특정 공정 매개 변수를 사용하여 철저하게 연구가 이루어진 알루미늄, 크롬 및 질소 모델 층의 표면 이미지를 생성함. 머신 러닝 방법이 특정 목적을 위해 새로운 재료를 개발하는 데 도움이 될 수 있음을 보여 주었음.

본 연구 성과는 ‘Communications Materials’ ("Predicting structure zone diagrams for thin film synthesis by generative machine learning")지에 게재됨