Advanced Materials | 手性超表面的定制化设计

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作为一种二维超材料，超表面为促进光 - 物质相互作用提供了前所未有的途径。目前的 “ 逐个设计 ” 方法受到耗时、在有限空间内重复测试的阻碍。然而，由于受数据驱动属性的限制，超表面的智能设计策略很少被探索。 近日， 西安交通大学 Liuyang Zhang、 北京大学 Chao Chang、 新加坡国立大学 Cheng-wei Qiu 团队 针对这一缺陷，提出了一种基于深度学习的数据迭代策略，结合全局优化网络实现手性超表面的定制化设计。 该方法应用于以无标记的方式精确识别不同的手性分子。与单纯通过仿真收集数据的传统方法有本质区别的是，所提出的数据生成策略涵盖了整个设计空间，这是传统方法无法实现的。数据集质量得到了显著改善，手性结构的数量增加了 21 倍，显示出所需的圆二色性（ CD ）响应（ >0.6 ）。该方法的有效性通过易于制备的单层结构得到 ………………………………