p Pesquisadores do Instituto de Ciência Industrial, uma parte da Universidade de Tóquio, demonstrou um novo sistema de inteligência artificial que pode encontrar e rotular materiais 2-D em imagens de microscópio em um piscar de olhos. Este trabalho pode ajudar a reduzir o tempo necessário para que os eletrônicos baseados em materiais 2-D estejam prontos para os dispositivos de consumo. p Os materiais bidimensionais oferecem uma plataforma nova e estimulante para a criação de dispositivos eletrônicos, como transistores e diodos emissores de luz. A família de cristais que pode ser feita com apenas um átomo de espessura inclui metais, semicondutores, e isoladores. Muitos deles são estáveis ​​em condições ambientais, e suas propriedades muitas vezes diferem significativamente daquelas de suas contrapartes 3-D. Mesmo empilhar algumas camadas juntas pode alterar as características eletrônicas para torná-las adequadas para baterias de próxima geração, telas de smartphones, detectores, e células solares. E talvez ainda mais surpreendente:você mesmo pode fazer alguns usando materiais de escritório. O Prêmio Nobel de Física de 2010 foi concedido pela constatação de que o grafeno atomicamente fino pode ser obtido esfoliando um pedaço de grafite, grafite, com um pedaço de fita adesiva adesiva.

p Então, o que o impede de fazer seus próprios dispositivos eletrônicos no trabalho entre as reuniões? Infelizmente, os cristais 2-D atomicamente finos têm baixos rendimentos de fabricação e seus contrastes ópticos compreendem uma faixa muito ampla, e encontrá-los sob um microscópio é um trabalho tedioso.

p Agora, uma equipe liderada pela Universidade de Tóquio conseguiu automatizar essa tarefa usando o aprendizado de máquina. Eles usaram muitos exemplos marcados com várias luzes para treinar o computador a detectar o contorno e a espessura dos flocos sem ter que ajustar os parâmetros do microscópio. "Ao usar aprendizado de máquina em vez de algoritmos de detecção convencionais baseados em regras, nosso sistema era robusto para mudanças nas condições, "diz o primeiro autor Satoru Masubuchi.

p O método é generalizável para muitos outros materiais 2-D, às vezes sem precisar de nenhum dado de adição. Na verdade, o algoritmo foi capaz de detectar flocos de disseleneto de tungstênio e disseleneto de molibdênio apenas por ser treinado com exemplos de ditelureto de tungstênio. Com a capacidade de determinar, em menos de 200 milissegundos, a localização e espessura das amostras esfoliadas, o sistema pode ser integrado a um microscópio óptico motorizado.

p "A pesquisa automatizada e a catalogação de materiais 2-D permitirão aos pesquisadores testar um grande número de amostras simplesmente esfoliando e executando o algoritmo automatizado, "diz o autor sênior Tomoki Machida." Isso irá acelerar muito o ciclo de desenvolvimento de novos dispositivos eletrônicos baseados em materiais 2-D, bem como avançar no estudo da supercondutividade e do ferromagnetismo em 2-D, onde não há ordem de longo prazo. "