Nature | 机器学习助力基于石墨烯的ISFET器件的可靠性！

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点击“蓝字”关注我们，了解更多信息 研究背景 随着化学传感技术的快速发展，离子敏感场效应晶体管（ISFETs）作为一种高灵敏度的化学传感器受到广泛关注。ISFETs通过将化学溶液中离子浓度的变化转化为电信号，使其在环境监测、医疗诊断和食品安全等领域具有重要应用潜力。ISFETs的主要优势在于其高灵敏度和可扩展性，然而，实际应用中仍然存在一些问题。特别是，在传感器制造过程中，由于材料性质、环境条件和设计因素的影响，ISFETs的可靠性受到循环到循环、传感器到传感器及芯片到芯片的变异影响，这些非理想因素制约了ISFET在商业化应用中的广泛采用。 为了解决这些挑战，科学家们开始探索将机器学习算法与ISFET技术相结合的方法。通过利用机器学习的强大数据处理能力，研究人员能够分析和理解ISFETs生成的大量数据，进而改善传感 ………………………………