خبراء يعتمدون أسلوب التعلم العميق لفحص الصور المجهرية للمواد ثنائية الأبعاد

ووفقاً لوكالة آنا الإخبارية؛ أوضح الباحثون أنه يمكن استخدام التعلم العميق لفحص الصور المجهرية للمواد ثنائية الأبعاد ويمكن تحديد المؤشرات مثل سماكة الطبقات بهذه الطريقة.

الأبعاد المنخفضة وعدم التجانس للمواد ثنائية الأبعاد تجعلها خيارات واعدة لتصنيع الأجهزة الضوئية والبصرية. تعتمد الخواص الكهربائية والميكانيكية والبصرية للمواد ثنائية الأبعاد على هيكلها الطبقي.

تناقش ورقة بحثية نُشرت مؤخرًا في مجلة "النظرية والمحاكاة المتقدمة" طريقة تعريف تقريبية لتحديد سمك المواد ثنائية الأبعاد باستخدام مناهج التعلم العميق الجديدة. تمت معالجة مجموعات البيانات المجهرية من خلال بنية التعلم العميق للتصنيف والتجزئة والاعتراف.

في الخطوة التالية، مع التغييرات في التباين البصري، تم تقييم الصور باستخدام مجهر ثنائي الأبعاد. بالإضافة إلى ذلك ، تم تحسين نماذج التعلم العميق وتقييمها لتحديد الطبقات الأحادية الموليبدينوم كبريتيد (MoS) المزروعة على ركائز السيليكا / السيليكون (SiO2 / Si) عبر ترسيب البخار الكيميائي (CVD).

بالنظر إلى أن هذه المواد لها خصائص ميكانيكية وبصرية وكهربائية ممتازة ولديها أيضًا أبعاد نانومترية ، فقد أصبح من الأسهل صنع أجهزة نانوفوتونيك ونانو بصرية وكمومية بمواد ثنائية الأبعاد.

يعتبر مجهر القوة الذرية (AFM) ، والتصوير الضوئي ، وقياس القطع الناقص ، ومطياف رامان من الطرق التحليلية الشائعة لقياس سماكة الأفلام ثنائية الأبعاد.

يتم الحصول على الأساليب القائمة على التعلم العميق في معالجة الصور كبيانات أولية من الفحص المجهري أو التحليل الطيفي. على الرغم من التحقيق في التعلم العميق من أجل التعرف التلقائي باستخدام الصور المجهرية ، إلا أن دراستهم المكثفة حول مهام رؤية الكمبيوتر في المواد ثنائية الأبعاد لم تتم دراستها على نطاق واسع.