纳米技术和机器学习相遇的地方

人工智能 (AI) 开始越来越多地应用于多个行业，因为它有助于提高流程效率。随着我们迈向工业 4.0 和更自动化的工业系统，人工智能方法变得越来越重要。在众多人工智能方法中，机器学习 (ML) 已成为最受欢迎的方法之一。除了采用机器学习算法的各种制造、监控、计算和加工业外，机器学习方法还与纳米技术结合使用——这一领域不像其他一些领域那样有据可查。

鉴于人工智能和纳米技术行业与一些已经发展了一个多世纪的行业相比仍处于相对初级阶段，因此这两个行业仍面临一些挑战。当然，将这两个高度先进的行业结合起来也面临着挑战。它们的范围从比物理实验更快的数据方法，到每个行业的相关研究人员之间缺乏关于每个行业对另一个行业的需求以及如何最好地利用这两个领域以产生优化结果的有效沟通。

尽管如此，机遇与挑战并存，在人工智能和纳米技术的交汇处存在着许多机遇。因此，尽管存在一些挑战，但可以相对轻松地克服这些挑战，所以让我们来看看机器学习方法和纳米技术相结合产生有效结果的一些关键新兴领域。这些领域包括分析大型数据集、设计和发现新的纳米材料，以及开发更高效的硬件来支持机器学习算法。

分析大型数据集

分析、优化和挑选大型数据集中的趋势是机器学习方法的核心，这可以应用于纳米材料。这是通过多种方式开发的。

第一种方法是分析各种表征仪器的数据，例如使用光谱学方法和电子显微镜方法表征纳米材料的特性时。人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 的组合已与表征仪器结合使用。

一方面，机器学习与光谱学一起使用，以指示数据集中非常小的变化，否则这些变化可能不会引起注意。这些微小的变化实际上可能与被分析材料的化学结构和形态的变化相关，这是可以改变纳米材料特性的两个因素。因此，识别此类微小变化的能力非常重要。

On the other hand, machine learning is used with microscopy methods—specifically electron microscopes used to analyze nanomaterials, but machine-learning methods have also been used with optical microscopes for other types of materials. In this area, the output is an image with spatial correlations, and machine-learning methods can be used to detect small deviations from the norm, leading to a more accurate analysis of the material. This can also be applied beyond pure nanomaterial analysis to analyze the spatial features of biological features—such as using the shape and size of cells to determine which ones are cancerous. Although this is not strictly nanotechnology, many of the applied approaches to achieve to analyze these cells rely on nanomedicine approaches, so it is a closely related area.

第二种关键方法是分离表征仪器的数据集。许多分析方法倾向于压缩数据，而机器学习可以将不同的数据信号从分析中分离出来。这很重要，因为数据压缩会导致混合信号的产生，从而影响结果。因此，机器学习本质上可以用于纳米材料分析方法，作为质量控制的一种手段，并从原始数据集中提供更准确的数据输出。

设计和发现新的纳米材料

近年来引起广泛关注的一个科学领域是优化设计纳米材料以及许多其他材料和化学品的能力，并找到生产可能比现状更好的新材料的途径。这种需求是如此之大，以至于它导致了许多计算/理论领域的发展——例如计算化学和生物学——随着过去十年左右计算能力的急剧增加，这些领域变得越来越普遍。

之所以采用机器学习方法，是因为纳米材料的特性比其他材料更难预测，因为量子效应会在如此小的尺度上发挥作用。人工神经网络、深度神经网络 (DNN) 和生成对抗网络 (GAN) 已被用于分析和优化纳米级可能的许多不同参数和特性。这些输出可以合理化并用于构建设计新纳米材料的最佳解决方案或优化现有纳米材料的最佳方法。它就像是计算化学/生物学的高级版本，可以与表现出独特特性和现象的材料一起使用。这些方法已被用于设计和优化一系列纳米材料，包括二维材料、二维材料异质结构、纳米级催化剂、

更高效的硬件

虽然上述领域都集中在机器学习可以为纳米技术做些什么，但本节专门介绍纳米技术可以为机器学习做些什么。当今先进的纳米制造和纳米图案化方法可以创建高效且小型的计算机硬件设备。然后可以利用这些高级计算组件来提供更多计算能力，这些计算能力可用于为机器学习算法提供动力和维持。

除了能够对现有的纳米级材料进行图案化以提高它们的效率外，创建纳米电子设备还可以使传统组件变得更小，这意味着可以在给定的区域内制造更多的组件。纳米级晶体管的发展就是一个很好的例子，因为与其他体积更大的晶体管相比，可以在芯片/硬件上制造更多的晶体管，从而提高速度和效率。

纳米材料的使用还导致了新型晶体管设备的开发，例如忆阻器，它可以“像大脑一样工作”并存储信息——当断电时信息仍然存储。能够生产出能够促进机器学习和其他 AI 算法的“类脑”行为的更快的硬件和高级组件的能力，将有助于进一步将机器学习算法应用到更多的应用程序和工业领域。

结论

尽管这两个行业都面临着挑战，并且将两个高科技行业结合在一起，但通过将纳米技术与人工智能方法相结合，许多机会是可能的，其中许多已经开始引起人们的兴趣。机器学习方法可用于更好地分析纳米材料和纳米级生物材料，并有助于寻找新材料和最佳设计纳米材料的最佳途径。纳米技术也可以通过提供更高效的硬件来支持机器学习算法来回馈社会。总的来说，它仍然是一个发展中的区域，但它是一个在许多方面都有潜力的交叉区域。

审核编辑黄昊宇