Karbon nanoteknolojisi için makine öğrenimi kanıtı
Metal yüzeylerde nasıl büyüyeceklerini tahmin eden bir makine öğrenimi yöntemi sayesinde karbon nanoyapılarının tasarlanması ve üretilmesi daha kolay hale gelebilir. Japonya'nın Tohoku Üniversitesi ve Çin'in Şangay Jiao Tong Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen yeni yaklaşım, karbon nanoteknolojisinin benzersiz kimyasal çeşitliliğinden yararlanmayı kolaylaştıracak. Yöntem Nature Communications dergisinde yayınlandı.
Atomik olarak ince filmler de dahil olmak üzere çeşitli yüzeylerde karbon nanoyapılarının büyümesi kapsamlı bir şekilde incelenmiştir, ancak ortaya çıkan malzemelerin kalitesini belirleyen dinamikler ve atomik düzeydeki faktörler hakkında çok az şey bilinmektedir. Tohoku Üniversitesi ekibinden Hao Li, “Çalışmamız, elektronik veya enerji işleme cihazlarındaki karbon nanoyapılarının potansiyelini gerçekleştirmeye yönelik kritik bir zorluğu ele alıyor” diyor.
Potansiyel yüzeylerin geniş aralığı ve sürecin birçok değişkene duyarlılığı doğrudan deneysel araştırmayı zorlaştırmaktadır. Bu nedenle araştırmacılar, bu sistemleri keşfetmenin daha etkili bir yolu olarak makine öğrenimi simülasyonlarına yöneldiler.
Makine öğrenimi yoluyla, karbon kristallerinin büyüme dinamiklerini tahmin etmek ve belirli sonuçlara ulaşmak için bunların nasıl kontrol edileceğini belirlemek için farklı teorik modeller kimya deneylerinden elde edilen verilerle birleştirilebilir. Simülasyon yazılımı, insanların sürecin her adımını yönlendirmesine gerek kalmadan stratejileri araştırır ve hangilerinin işe yarayıp hangilerinin yaramadığını belirler.
Araştırmacılar bu yaklaşımı, bakırın yüzeyinde bir karbon türü olan grafenin büyümesinin simülasyonunu inceleyerek test ettiler. Temel çerçeveyi oluşturduktan sonra yaklaşımlarının titanyum, krom ve oksijenle kirlenmiş bakır gibi diğer metal yüzeylere de nasıl uygulanabileceğini gösterdiler.
Grafen kristallerinin farklı şekillerinde elektronların atom çekirdeği etrafındaki dağılımı farklılık gösterebilmektedir. Atomik yapıdaki ve elektron dizilişindeki bu ince farklılıklar, malzemenin genel kimyasal ve elektrokimyasal özelliklerini etkiler. Bir makine öğrenimi yaklaşımı, bu farklılıkların tek tek atomların, bağlı atomların difüzyonunu ve karbon zincirlerinin, yayların ve halka yapılarının oluşumunu nasıl etkilediğini test edebilir.
Ekip, simülasyonların sonuçlarını deneylerle doğruladı ve bunların yakından eşleştiğini buldu. Li, “Genel olarak çalışmalarımız, arzu edilen karbon nanoyapılarını elde etmek ve daha fazla fırsatı keşfetmek için metal veya alaşımlı substratlar tasarlamanın pratik ve etkili bir yolunu sunuyor” diyor.
Gelişmiş katalizörlerdeki katılar ve sıvılar arasındaki arayüzler ve enerjiyi işlemek ve depolamak için kullanılan malzemelerin kimyasal özellikleri gibi konuları incelemek için gelecekteki çalışmaların bunun üzerine inşa edileceğini ekliyor.
- Yayın ayrıntıları:
Başlık: Metal yüzeyinde karbonun dinamik simülasyonu ve büyüme mekanizmaları için aktif makine öğrenimi modeli
Yazarlar: Di Zhang, Biyun Yi, Xinmin Lai, Linfa Ping, Hao Li
Dergi: Doğa İletişimi
Dijital Kimlik: 10.1038/s41467-023-44525-z
/Genel yayın. Orijinal kuruluştan/yazarlardan alınan bu materyal doğası gereği kronolojik olabilir ve açıklık, stil ve uzunluk açısından düzenlenmiştir. Mirage.News kurumsal görüş veya taraf tutmaz ve burada ifade edilen tüm görüşler, konumlar ve sonuçlar yalnızca yazar(lar)a aittir. Tamamını burada görüntüleyin.