Review，深度学习如何加速二维材料的研究与开发

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文章链接： https://link.springer.com/article/10.1007/s11467-024-1394-7 近年来，深度学习技术飞速发展，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。然而，你是否知道，这项技术同样在材料科学领域中大放异彩，特别是在二维材料的研究与开发中。 二维材料因其优异的物理和化学特性，如导电性、光学性能和机械强度，成为现代科技的研究热点。然而，如何快速、准确地识别这些材料的结构，预测它们的性能，并设计出具有特定功能的材料，一直是科学家们面临的挑战。 深度学习的出现为这些问题提供了全新的解决方案。通过卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，研究人员可以自动化地分析材料的缺陷、厚度等关键特性，大大提升了研究效率。例如，CNN模型可以从扫描电子显微镜（STEM）图像中自动识别二维材料的原子结构，快 ………………………………