나노기술 및 정책 정보

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● Xin Zhang 박사(Pacific Northwest National Laboratory) 연구팀은 데이터과학에 머신러닝을 접목해 산화철 입자 합성법을 간소화하는 데 성공

● 연구팀은 4가지 머신러닝 알고리즘을 대상으로 시험을 수행한 결과, 랜덤포레스트(random forest) 알고리즘이 산화철 입자의 상 및 크기 예측 시에 각각 정확도 96%, 81%를 달성하는 것으로 확인

● 이후 연구팀은 모델을 학습시켜 특정 실험조건 및 합성반응변수에서 가능한 입자 크기 및 상을 예측할 수 있는 기능을 구현

● 본 연구의 합성법은 높은 정확도로 입자 특성을 예측할 수 있고 산화금속 입자 합성 시에 소요되는 시간과 노력을 대폭 절감하는 데 유용할 것으로 기대

Chemical Engineering Journal (2023.08.05.), Machine learning assisted phase and size-controlled synthesis of iron oxide particles