Полное описание
> Кирсанова, Д. Ю. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для двумерных материалов / Д. Ю. Кирсанова, М. А. Солдатов, З. М. Гаджимагомедова, Д. М. Пашков [и др.]. - Текст : непосредственный // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. - 2021. - N 5. - С. 84-94. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1028-0960.
ГРНТИ | УДК | |
28.23 | 004.8 |
Рубрики:
Искусственный интеллект -- Применение
Машинное обучение
Кл.слова (ненормированные): искусственный интеллект -- машинное обучение -- двумерные материалы -- графен
Аннотация: В настоящее время важным актуальным направлением исследований в области двумерных (2D) материалов и их поверхностных характеристик является ускорение процесса поиска параметров синтеза новых структур, обладающих уникальными свойствами. Достигнутый уровень развития технологий искусственного интеллекта и особенно машинного обучения позволяет уже сейчас активно использовать эти методики для решения широкого круга задач, в том числе и в области наук о 2D-материалах. В настоящей работе приводятся описание современного состояния технологий искусственного интеллекта и его подраздела – машинного обучения. Представленный обзор литературы описывает возможности технологий машинного обучения для решения задач в области двумерных наноматериалов как на этапах компьютерного дизайна, так и химического синтеза, и диагностики полученных 2D-наноструктур и их поверхностей. Особое внимание уделено применению технологий машинного обучения для поиска новых 2D-материалов, обладающих заданными характеристиками, которые могут быть успешно использованы в целом ряде перспективных областей применения.
Доп. точки доступа:
Солдатов, М.А.
Гаджимагомедова, З. М.
Пашков, Д. М.
Чернов, А.В.
Бутакова, М.А.
Солдатов, А.В.
>
Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -781775-037798)>
Шифр в сводном ЭК: 1f13a10a0fba79588b4e92ccecbd05ea
Заказ фрагмента документа ₽