2024, Nano Letters——莱斯大学团队实时追踪2D晶体合成的神秘演变

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文章链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.3c04016             机器学习在材料合成和器件加工领域的重要性日益凸显，其应用显著提升了这些领域的研究和开发效率。 在材料合成方面，机器学习能够处理和分析大量复杂的数据，帮助科学家更快地发现新材料和优化合成方法。传统材料合成方法依赖于大量的实验和试错过程，而机器学习模型可以通过分析历史数据预测最佳的合成条件，如反应温度、压力和时间，从而减少实验次数和成本。例如，机器学习算法可以预测不同元素组合的潜在材料特性，加速新材料的发现，如超导体、催化剂和高强度合金等。 在器件加工领域，机器学习的应用同样具有深远的影响。先进的机器学习算法可以优化加工工艺参数，提高产品质量和生产效率。例如，在半导体器件的制造过程中，机器学习可以实时监控和 ………………………………