p Filmes finos feitos de nanotubos de carbono são muito promissores para optoeletrônica avançada, energia e medicina, no entanto, com seu processo de fabricação sujeito a supervisão rigorosa e requisitos de padronização rigorosos, é improvável que se tornem onipresentes tão cedo. p "Um grande obstáculo para desbloquear o vasto potencial dos nanotubos é seu processo de fabricação multifásico, que é extremamente difícil de gerenciar. Sugerimos o uso de redes neurais artificiais (RNA) para analisar dados experimentais e prever a eficiência da síntese de nanotubos de carbono de parede única, "explica um dos autores do estudo e pesquisador da Skoltech, Dmitry Krasnikov.

p Em seu trabalho publicado na prestigiosa Carbono Diário, os autores mostram que os métodos de aprendizado de máquina, e, em particular, ANN treinada em parâmetros experimentais, como temperatura, pressão do gás e taxa de fluxo, pode ajudar a monitorar as propriedades dos filmes de nanotubos de carbono produzidos.

p "O desenvolvimento da civilização humana e o avanço da fabricação de materiais e tecnologias de aplicação estão intimamente interligados na era da informação e tecnologia, com materiais e algoritmos computacionais e suas aplicações moldando nossa vida cotidiana. Isso é igualmente verdadeiro para RNA que evoluiu para uma ferramenta indispensável para lidar com tarefas multiparâmetros, que vão desde o reconhecimento de objetos até o diagnóstico médico. Nos últimos 25 anos, pouco progresso foi feito no desenvolvimento da eletrônica baseada em nanotubos de carbono devido à natureza complexa do processo de crescimento dos nanotubos. Acreditamos que nosso método ajudará a criar uma estrutura de produção de nanotubos de carbono eficaz e a abrir novos horizontes para suas aplicações na vida real, "diz o chefe do Laboratório de Nanomateriais da Skoltech, Professor Albert Nasibulin.