നാനോ ടെക്നോളജിയിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളും പ്രയോഗങ്ങളും

(നാനോവെർക്ക് സ്പോട്ട് ലൈറ്റ്) നാനോ ടെക്നോളജിയിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് നാനോസ്കെയിലിൽ മെറ്റീരിയലുകൾ, ഉപകരണങ്ങൾ, സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കൃത്രിമത്വം, രൂപകൽപ്പന, പ്രയോഗം എന്നിവയുമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ (എഐ) ഊർജ്ജസ്വലമായ സംയോജനത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. നാനോ ടെക്നോളജിക്കുള്ളിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) ന്റെ ഈ സംയോജനം കണ്ടെത്തലിന്റെയും നവീകരണത്തിന്റെയും പ്രക്രിയകളെ ഗണ്യമായി ത്വരിതപ്പെടുത്തുമെന്ന് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും മെറ്റീരിയലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും നൂതന രീതികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനുമുള്ള കഴിവുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ്, നാനോ സയൻസിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന വിശാലവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്ന വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാൻ പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്.

എന്താണ് Machine Learning ?

നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾക്കായി വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാതെ തന്നെ അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനുമുള്ള കഴിവ് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് നൽകുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ആകർഷകമായ മേഖലയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. വ്യത്യസ്ത തരം പഴങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു കുട്ടിയെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ ചിന്തിക്കുക. ആപ്പിൾ, വാഴപ്പഴം എന്നിവയുടെ നിരവധി ഉദാഹരണങ്ങൾ നിങ്ങൾ അവരെ കാണിക്കുന്നു, കാലക്രമേണ, അവ രണ്ടും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ അവർ പഠിക്കുന്നു.

അതുപോലെ, മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റത്തിന് ധാരാളം ഡാറ്റ നൽകുന്നു, ഇത് ഇമേജുകൾ മുതൽ അക്കങ്ങൾ മുതൽ വാക്കുകൾ വരെ ആകാം. പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാനും പ്രവചനങ്ങളോ തീരുമാനങ്ങളോ എടുക്കാനും സിസ്റ്റം ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഓൺലൈനിൽ ഷോപ്പിംഗ് നടത്തുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസിംഗ് ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ സിരി, അലക്സ പോലുള്ള ഒരു വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റിനോടോ പുതിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകളിലോ സംസാരിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ സംസാരം മനസിലാക്കാനും ഉചിതമായി പ്രതികരിക്കാനും സഹായിക്കുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആണ്.

മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി രോഗങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ ഡോക്ടർമാരെ സഹായിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ അവരുടെ ചുറ്റുപാടുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത് പ്രതികരിക്കുന്നതിലൂടെ സ്വയം ഡ്രൈവ് ചെയ്യാൻ കാറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുക തുടങ്ങിയ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളിലും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിന്റെ കാതലായ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും അതിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിനും കമ്പ്യൂട്ടർ പിന്തുടരുന്ന നിയമങ്ങളുടെയോ നിർദ്ദേശങ്ങളുടെയോ സെറ്റുകളാണ്. കാലക്രമേണ കൂടുതൽ ഡാറ്റയുമായി സമ്പർക്കം പുലർത്തുന്നതിനാൽ ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് അവരുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഈ പ്രക്രിയ മനുഷ്യർ അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു എന്നതിന് സമാനമാണ്, അതിനാൽ ‘മെഷീൻ ലേണിംഗ്’ എന്ന പദം.

10,000 ലധികം ബെറിലിയം ആറ്റങ്ങളുടെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന സിമുലേഷന്റെ സ്നാപ്ഷോട്ട്. ഈ മെറ്റീരിയലിലെ ഇലക്ട്രോണുകളുടെ വിതരണം ചുവപ്പ് (ഡീലോക്കലൈസ്ഡ് ഇലക്ട്രോണുകൾ), നീല (ആറ്റോമിക് ന്യൂക്ലിയസുകൾക്ക് സമീപം സ്ഥിതിചെയ്യുന്ന ഇലക്ട്രോണുകൾ) പോയിന്റ് മേഘങ്ങളായി ദൃശ്യവൽക്കരിക്കപ്പെടുന്നു. പരമ്പരാഗത ഡിഎഫ്ടി കണക്കുകൂട്ടൽ ഉപയോഗിച്ച് ഈ സിമുലേഷൻ പ്രായോഗികമല്ല. കൂടുതൽ വായിക്കുക. (ചിത്രം: HZDR / CASUS)

നാനോ ടെക്നോളജിയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

നാനോ ടെക്നോളജിയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ പരീക്ഷണാത്മക, സൈദ്ധാന്തിക, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പഠനങ്ങളിൽ നിന്ന് ധാരാളം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ വിശകലനം പുതിയ നാനോ മെറ്റീരിയലുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അവയുടെ ഗുണങ്ങൾ മനസിലാക്കുന്നതിനും നാനോഫാബ്രിക്കേഷൻ പ്രക്രിയകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. എം എൽ മോഡലുകളുടെ പ്രവചന ശക്തി ശാസ്ത്രജ്ഞരും എഞ്ചിനീയർമാരും നാനോ ടെക്നോളജിയിലെ വെല്ലുവിളികളെ എങ്ങനെ സമീപിക്കുന്നുവെന്ന് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ ഗവേഷണവും വികസനവും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ, ഈ മേഖലയിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഗവേഷണത്തിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളുള്ള നിരവധി പ്രധാന ആപ്ലിക്കേഷൻ മേഖലകൾ ഞങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു:

നാനോ വസ്തുക്കളുടെ വിശകലനം

നാനോ മെറ്റീരിയലുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം മികവ് പുലർത്തുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധങ്ങളും പാറ്റേണുകളും അനാവരണം ചെയ്യാനും ഈ വസ്തുക്കളുടെ സങ്കീർണ്ണമായ ഗുണങ്ങളിലേക്കും പെരുമാറ്റങ്ങളിലേക്കും വെളിച്ചം വീശാനും അവർക്ക് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ആറ്റോമിക് കോൺഫിഗറേഷനുകളും ബോണ്ടിംഗ് പാറ്റേണുകളും വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് എം എൽ ടെക്നിക്കുകൾക്ക് താപ ചാലകതയും മെക്കാനിക്കൽ ശക്തിയും പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും. താപ-പ്രതിരോധ കോട്ടിംഗുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഭാരം കുറഞ്ഞതും ഉയർന്ന ശക്തിയുള്ളതുമായ കോമ്പോസിറ്റുകൾ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി മെറ്റീരിയലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് ഈ ഉൾക്കാഴ്ച നിർണായകമാണ്.

ഉദാഹരണത്തിന്, സെജിയാങ് സർവകലാശാലയിലെ ഗവേഷകർ ഗ്രാഫീനിലെ ഘടനാപരവും ഭൗതികവുമായ മാറ്റങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ജനറേറ്റീവ് വിപരീത നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ജിഎഎൻ) ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂട് വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, ഇത് ഇലക്ട്രോണിക്സ്, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവയിലെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി 2 ഡി മെറ്റീരിയലുകളുടെ രൂപകൽപ്പനയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കും.

സ്ട്രെയിനുകൾ ആറ്റോമിക് ഘടനകളെയും ഭൗതിക ഗുണങ്ങളെയും എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്ന് വേഗത്തിൽ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഈ സമീപനം ആയിരക്കണക്കിന് ഉദാഹരണങ്ങളിൽ പരിശീലനം നേടിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് പുതിയ വസ്തുക്കളുടെ കണ്ടെത്തലിലും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലും ഗണ്യമായ ത്വരിതപ്പെടുത്തലിനുള്ള സാധ്യത പ്രകടമാക്കുന്നു. ഗ്രാഫീനിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, ഈ രീതി മറ്റ് 2 ഡി മെറ്റീരിയലുകളുമായും ഒരുപക്ഷേ 3 ഡി ബൾക്ക് ക്രിസ്റ്റലുകളുമായും പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും, ഫ്ലെക്സിബിൾ ഇലക്ട്രോണിക്സ്, സ്മാർട്ട് മെക്കാനിക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾ, കാര്യക്ഷമമായ ഹൈ-ത്രൂപുട്ട് മെറ്റീരിയൽ സ്ക്രീനിംഗ് വഴി റീപ്രോഗ്രാമബിൾ മെറ്റാമെറ്റീരിയലുകൾ എന്നിവയിൽ പുരോഗതി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

മറ്റൊരു ഉദാഹരണത്തിൽ, ആൾട്ടോ സർവകലാശാലയിലെയും ലക്സംബർഗ് സർവകലാശാലയിലെയും ഗവേഷകർ ഒരു പുതിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, ഇത് ചെറിയ തന്മാത്രകളുടെ തിരിച്ചറിയൽ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് വൈദ്യശാസ്ത്രം, മരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ, പാരിസ്ഥിതിക രസതന്ത്രം എന്നിവയിലെ പുരോഗതിക്ക് നിർണായകമാണ്. നിരവധി ലബോറട്ടറികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം നേടിയ ഈ മോഡൽ, അവയുടെ സ്റ്റീരിയോകെമിക്കൽ വേരിയന്റുകൾ ഉൾപ്പെടെ ചെറിയ തന്മാത്രകളെ വേർതിരിച്ചറിയുന്നതിലെ കൃത്യതയ്ക്ക് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു, ഇത് ഉപാപചയ വൈകല്യങ്ങൾ, കാൻസർ ഗവേഷണം, പുതിയ മരുന്നുകളുടെ രൂപകൽപ്പന എന്നിവ മനസിലാക്കുന്നതിന് പ്രധാന പ്രത്യാഘാതങ്ങളുണ്ട്. വിവിധ ലാബുകളിലുടനീളമുള്ള തന്മാത്രകളുടെ സുസ്ഥിരമായ നിലനിർത്തൽ ക്രമത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിലെ പരമ്പരാഗത വെല്ലുവിളികളെ മോഡൽ മറികടക്കുന്നു, ഇത് ശാസ്ത്ര സമൂഹത്തിന് ഒരു മികച്ച ഉപകരണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

പുതിയ നാനോ മെറ്റീരിയലുകളുടെ രൂപകൽപ്പനയും കണ്ടെത്തലും

പുതിയ നാനോ മെറ്റീരിയലുകൾ കണ്ടെത്തുകയും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയിൽ എം എൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സാങ്കൽപ്പിക വസ്തുക്കളുടെ ഇലക്ട്രോണിക്, മെക്കാനിക്കൽ, താപ ഗുണങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിലൂടെ, മെറ്റീരിയൽ ഡിസൈനിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആവശ്യമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളുള്ള നൂതന വസ്തുക്കളിലേക്ക് ഗവേഷകരെ നയിക്കുന്നു. കാര്യക്ഷമതയും പ്രകടനവും പരമപ്രധാനമായ അടുത്ത തലമുറ ബാറ്ററികൾ, സൂപ്പർകപ്പാസിറ്ററുകൾ, ഫോട്ടോവോൾട്ടായിക് മെറ്റീരിയലുകൾ എന്നിവ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഈ പ്രവചന ശേഷി പ്രധാനമാണ്.

ഉദാഹരണത്തിന്, പസഫിക് നോർത്ത് വെസ്റ്റ് നാഷണൽ ലബോറട്ടറിയിലെ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഇരുമ്പ് ഓക്സൈഡ് നാനോകണങ്ങളുടെ സമന്വയം കൃത്യമായി പ്രവചിക്കുന്നതിനും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഈ സമീപനം സമന്വയ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും ആവശ്യമുള്ള നാനോപാർട്ടിക്കിൾ സവിശേഷതകൾക്കായി പാരാമീറ്ററുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു, കണിക ഘട്ടവും വലുപ്പവും പ്രവചിക്കുന്നതിൽ ഉയർന്ന കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. ഊർജ്ജ സംഭരണം, ബയോമെഡിസിൻ, കാറ്റാലിസിസ് എന്നിവയിൽ നാനോ വസ്തുക്കളുടെ പ്രയോഗത്തിനായി ഇരുമ്പ് ഓക്സൈഡുകളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വികസനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും ടാർഗെറ്റുചെയ് തതുമായ മെറ്റീരിയൽ സമന്വയത്തിലേക്കുള്ള ഒരു സുപ്രധാന ചുവടുവെപ്പിനെ ഗവേഷണം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

ഇരുമ്പ് ഓക്സൈഡ് കണങ്ങളുടെ സമന്വയത്തിൽ വ്യത്യസ്ത പ്രതിപ്രവർത്തന അവസ്ഥകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ള ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന് കഴിയും.

മറ്റൊരു ഉദാഹരണത്തിൽ, തോഹോകു സർവകലാശാലയിലെയും ഷാങ്ഹായ് ജിയാവോ ടോംഗ് സർവകലാശാലയിലെയും ഗവേഷകർ ലോഹ ഉപരിതലങ്ങളിലെ കാർബൺ നാനോസ്ട്രക്ചറുകളുടെ വളർച്ച പ്രവചിക്കുന്ന ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സമീപനം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഈ രീതി കാർബൺ ക്രിസ്റ്റലിൻ വളർച്ചയുടെ ആറ്റോമിക് ലെവൽ ഡൈനാമിക്സ് നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇലക്ട്രോണിക്സ്, ഊർജ്ജ ഉപകരണങ്ങളിലെ മുന്നേറ്റങ്ങൾക്ക് പുതിയ സാധ്യതകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

Enhanced Imaging, Characterization and Sensing

നാനോസ്കെയിൽ ഇമേജിംഗ് മേഖലയിൽ, ഇലക്ട്രോൺ മൈക്രോസ്കോപ്പി, >സ്കാനിംഗ് പ്രോബ് മൈക്രോസ്കോപ്പി തുടങ്ങിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ റെസല്യൂഷനും കൃത്യതയും എം എൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റയുടെ വിശകലനം യാന്ത്രികമാക്കുന്നതിലൂടെ, മുമ്പ് നേടാൻ കഴിയാത്ത റെസല്യൂഷനുകളിൽ സവിശേഷതകളും പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയാൻ എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കഴിയും. മെറ്റീരിയലുകളിലെ ഘടനാപരമായ വൈകല്യങ്ങളും ഗുണങ്ങളിൽ അവയുടെ സ്വാധീനവും മനസിലാക്കുന്നതിന് ഈ കഴിവ് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, ഇലക്ട്രോണിക്സ്, കാറ്റാലിസിസ് തുടങ്ങിയവയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പ്രകടനമുള്ള മെറ്റീരിയലുകളുടെ രൂപകൽപ്പന പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

(2020) 2 ഡി മെറ്റീരിയലുകളുടെ ഒപ്റ്റിക്കൽ സ്വഭാവസവിശേഷതയ്ക്കായി ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു കേസ് സ്റ്റഡി അവതരിപ്പിക്കുന്നു: അഡ്വാൻസ്ഡ് മെറ്റീരിയലുകൾ, “ഡീപ്പ്-ലേണിംഗ്-എനേബിൾഡ് ഫാസ്റ്റ് ഒപ്റ്റിക്കൽ ഐഡന്റിഫിക്കേഷനും 2 ഡി മെറ്റീരിയലുകളുടെ സ്വഭാവവും”.

മറ്റൊരു ഉദാഹരണത്തിൽ, വജ്രങ്ങളിലെ നൈട്രജൻ-ഒഴിവ് കേന്ദ്രങ്ങളിലെ ഇലക്ട്രോൺ കറക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്വാണ്ടം സെൻസറുമായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ബ്രിസ്റ്റോൾ സർവകലാശാലയിലെ ഗവേഷകർ മുറി താപനിലയിൽ കാന്തികക്ഷേത്രങ്ങളുടെ >ഡെറ്റക്ഷൻ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തി. ഫിസിക്കൽ റിവ്യൂ എക്സിൽ വിശദീകരിച്ചിരിക്കുന്ന ഈ മുന്നേറ്റം നൂതന എംആർഐ സ്കാനറുകൾ വികസിപ്പിക്കാനുള്ള സാധ്യത പ്രഖ്യാപിക്കുകയും മെച്ചപ്പെട്ട സംവേദനക്ഷമതയിലൂടെയും തത്സമയ ട്രാക്കിംഗ് കഴിവുകളിലൂടെയും പരമ്പരാഗത പരിമിതികളെ മറികടന്ന് ബയോളജി, മെറ്റീരിയൽ സയൻസ് എന്നിവയിലെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പുതിയ വഴികൾ തുറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പ്രോസസ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

രാസ സമന്വയം മുതൽ നിക്ഷേപ സാങ്കേതികതകൾ വരെ നാനോഫാബ്രിക്കേഷൻ പ്രക്രിയകളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എം എൽ മോഡലുകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ മാലിന്യവും ഊർജ്ജ ഉപഭോഗവും ഉപയോഗിച്ച് ആവശ്യമായ മെറ്റീരിയൽ ഗുണനിലവാരവും സവിശേഷതകളും നേടാൻ പാരാമീറ്ററുകളുടെ മികച്ച ട്യൂണിംഗിനെ അനുവദിക്കുന്ന പ്രോസസ്സ് വ്യതിയാനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ അവർ പ്രവചിക്കുന്നു. സുസ്ഥിരതയും കാര്യക്ഷമതയും നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് വാണിജ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി നാനോ വസ്തുക്കളുടെ ഉത്പാദനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഈ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രധാനമാണ്.

ഉദാഹരണത്തിന്, മെറ്റൽ-ഇൻസുലേറ്റർ ട്രാൻസിഷനുകൾക്ക് (എംഐടി) കഴിവുള്ള വസ്തുക്കളുടെ സൃഷ്ടി വേഗത്തിലാക്കാൻ നോർത്ത് വെസ്റ്റേൺ യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഗവേഷകർ ഒരു >നോവൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ രീതി അവതരിപ്പിച്ചു, ഇത് വേഗത്തിലുള്ള മൈക്രോ ഇലക്ട്രോണിക്സ്, ക്വാണ്ടം ഇൻഫർമേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് നിർണായകമാണ്. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട എംഐടി മെറ്റീരിയലായ സങ്കീർണ്ണമായ ലാക്കുനാർ സ്പൈനലുകളിലെ സവിശേഷതകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഈ സമീപനം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനം, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സിദ്ധാന്തം, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മെറ്റീരിയൽ ഫിസിക്സ് എന്നിവയുടെ മിശ്രിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

സമീപനത്തിന്റെ ദൃഷ്ടാന്തം.

വിപുലമായ ഡാറ്റയുടെയോ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച സവിശേഷതകളുടെയോ ആവശ്യമില്ലാതെ മെറ്റീരിയൽ പ്രോപ്പർട്ടികൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനും ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് വ്യത്യസ്തമായ അവരുടെ രീതി, ഭാവി സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളുള്ള എംഐടി മെറ്റീരിയലുകളുടെ 12 പുതിയ കോമ്പോസിഷനുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു. അപ്ലൈഡ് ഫിസിക്സ് റിവ്യൂവിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഈ കൃതി മെറ്റീരിയൽസ് രൂപകൽപ്പനയിലെ ഒരു സുപ്രധാന ചുവടുവയ്പ്പ് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, പരിമിതമായ ഡാറ്റാ ലഭ്യതയുടെ വെല്ലുവിളികളെ നാവിഗേറ്റുചെയ്യുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും അജൈവ വസ്തുക്കൾക്കപ്പുറം ബയോമെറ്റീരിയലുകളും പോളിമറുകളും ഉൾപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുള്ള അവരുടെ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വിശാലമായ പ്രയോഗക്ഷമത പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പാരിസ്ഥിതിക പരിഹാരം

ആഗോള തലത്തില് ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളിയാണ് പരിസ്ഥിതി മലിനീകരണം. ഇവിടെ, നൂതന പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യാൻ എം എൽ, നാനോ ടെക്നോളജി എന്നിവ ഒത്തുചേരുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സഹായത്തോടെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത നാനോപാർട്ടിക്കിളുകൾക്ക് തന്മാത്രാ തലത്തിൽ മലിനീകരണത്തെ ലക്ഷ്യമിടാനും നിർവീര്യമാക്കാനും കഴിയും. വെള്ളം, വായു, മണ്ണ് എന്നിവയിൽ നിന്ന് വിഷവസ്തുക്കളെ കാര്യക്ഷമമായി നീക്കം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന വസ്തുക്കൾ സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് പരിസ്ഥിതി ശുചീകരണ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ ആപ്ലിക്കേഷന് കഴിവുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിർദ്ദിഷ്ട മാലിന്യങ്ങൾ ആഗിരണം ചെയ്യുന്നതിന് നാനോപാർട്ടിക്കിളുകളുടെ ഒപ്റ്റിമൽ കോൺഫിഗറേഷൻ പ്രവചിക്കാൻ എംഎല്ലിന് കഴിയും, അതുവഴി പാരിസ്ഥിതിക പരിഹാര ശ്രമങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തിയും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. പാരിസ്ഥിതിക പരിഹാര ശ്രമങ്ങൾക്ക് പ്രസക്തമായ നാനോ-ബയോ ഇടപെടലുകൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിശകലനത്തിനൊപ്പം നാനോപാർട്ടിക്കിളുകളുടെ ഭൗതിക രാസ ഗുണങ്ങളുടെ വ്യവസ്ഥാപിത പരിഷ്കരണത്തിനായി ബായ് എറ്റ് അൽ ( 2017) വാദിച്ചു. (ടോക്സിക്കോളജി ആൻഡ് അപ്ലൈഡ് ഫാർമക്കോളജി, “നാനോ-ബയോ ഇടപെടലുകളുടെ വ്യവസ്ഥാപിത പര്യവേക്ഷണത്തിലേക്ക്”)

അഡ്വാൻസ്ഡ് ഇലക്ട്രോണിക്സ്

ധരിക്കാവുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ, മടക്കാവുന്ന ഡിസ്പ്ലേകൾ, ഐഒടി ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവയിലെ മുന്നേറ്റങ്ങളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന ഫ്ലെക്സിബിൾ, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ഇലക്ട്രോണിക്സിനുള്ള ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഈ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഇലക്ട്രിക്കൽ, ഒപ്റ്റിക്കൽ, മെക്കാനിക്കൽ ഗുണങ്ങളുള്ള നാനോ വസ്തുക്കളുടെ കണ്ടെത്തലിനും രൂപകൽപ്പനയ്ക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ മെറ്റീരിയലുകളുടെ പ്രകടനം പ്രവചിക്കുന്നതിലൂടെ, അൾട്രാ-നേർത്ത സെൻസറുകൾ, ഫ്ലെക്സിബിൾ സോളാർ പാനലുകൾ, ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമതയുള്ള >ട്രാൻസിസ്റ്ററുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ഇലക്ട്രോണിക് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി നാനോ മെറ്റീരിയലുകളുടെ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കൽ എം എൽ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. എംഎല്ലിന്റെ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ മെറ്റീരിയൽ ഡിസൈൻ പ്രക്രിയയെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, നിലവിൽ സങ്കൽപ്പിക്കാനാവാത്ത ഇലക്ട്രോണിക്സിനായി പുതിയ സാധ്യതകൾ തുറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

നൂതന ഇലക്ട്രോണിക് ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് നിർണായകമായ ലൈറ്റ്-മാറ്റർ ഇന്ററാക്ഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് നടപ്പാക്കുന്നത് ഷൗവും മറ്റുള്ളവരും (2019) അവലോകനം ചെയ്തു. നൂതന ഇലക്ട്രോണിക്സിന് നിർണായകമായ ഫോട്ടോണിക്സ് സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ ശാസ്ത്രീയ നവീകരണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലും സാങ്കേതിക വികസനം ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ പങ്ക് പഠനം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. (ലൈറ്റ്, സയൻസ് & ആപ്ലിക്കേഷൻസ്, “ലൈറ്റ്-മാറ്റർ ഇന്ററാക്ഷനിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഉയർന്നുവരുന്ന പങ്ക്”)

ബയോമെഡിക്കൽ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾ

ടാർഗെറ്റുചെയ് ത മരുന്ന് വിതരണ സംവിധാനങ്ങൾ മുതൽ നൂതന ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഉപകരണങ്ങൾ വരെ ബയോമെഡിക്കൽ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളിൽ എം എൽ നയിക്കുന്ന നാനോ ടെക്നോളജി മുൻപന്തിയിലാണ്. ബയോളജിക്കൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് രോഗം ബാധിച്ച കോശങ്ങളെ പ്രത്യേകമായി ലക്ഷ്യമിടുന്ന നാനോപാർട്ടിക്കിളുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും, പാർശ്വഫലങ്ങൾ കുറയ്ക്കുകയും ചികിത്സാ ഫലപ്രാപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അതുപോലെ, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിൽ, നാനോസെൻസറുകളുടെ സംവേദനക്ഷമതയും പ്രത്യേകതയും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ എംഎല്ലിന് കഴിയും, ഇത് തന്മാത്രാ തലത്തിൽ രോഗങ്ങൾ നേരത്തെ കണ്ടെത്താൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. നാനോ-സ്കെയിൽ ബയോമെഡിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ എംഎല്ലിന്റെ ഉപയോഗം ബൗലോഗിയോർഗോസ് എറ്റ് അൽ. (2020) അവലോകനം ചെയ്തു, മെറ്റീരിയലും ഘടനയും കണ്ടെത്തലുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിലും നാനോ സ്കെയിൽ ആശയവിനിമയങ്ങളെയും നെറ്റ്വർക്കുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിലും അതിന്റെ പങ്ക് ഊന്നിപ്പറഞ്ഞു. (മോളിക്യുലാർ, ബയോളജിക്കൽ, മൾട്ടി-സ്കെയിൽ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഐഇഇഇ ഇടപാടുകൾ, “നാനോ-സ്കെയിൽ ബയോമെഡിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ്”)

Nanoplasmonics and Optoelectronic Properties

>നാനോപ്ലാസ്മോണിക്സിൽ, അത്യാധുനിക സെൻസറുകളും ഫോട്ടോണിക് ഉപകരണങ്ങളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് നിർണായകമായ നിർദ്ദിഷ്ട ഒപ്റ്റോ ഇലക്ട്രോണിക് ഗുണങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ വസ്തുക്കളുടെ സമന്വയം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു. വെളിച്ചവും നാനോസ്ട്രക്ചർഡ് മെറ്റീരിയലുകളും തമ്മിലുള്ള പ്രതിപ്രവർത്തനങ്ങൾ മാതൃകയാക്കുന്നതിലൂടെ, മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകാശ ആഗിരണം, ചിതറൽ, പുറന്തള്ളൽ എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കുന്ന പ്ലാസ്മോണിക് സ്വഭാവം എം എൽ പ്രവചിക്കുന്നു. ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമമായ ലൈറ്റിംഗ്, ഫോട്ടോണിക് സർക്യൂട്ടുകൾ, സോളാർ സെല്ലുകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള വസ്തുക്കൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഒപ്റ്റോ ഇലക്ട്രോണിക്സ്, ആശയവിനിമയ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ സാധ്യമായവയുടെ അതിരുകൾ നീക്കുന്നു.

>നാനോഫോട്ടോണിക് ഉപകരണങ്ങളുടെ എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ മെറ്റീരിയലുകൾ, ജ്യാമിതി, പ്രകാശ അവസ്ഥകൾ എന്നിവയാൽ നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഡിസൈൻ ഇടം നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു, അവിടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒപ്റ്റിമൽ ഡിസൈനുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഉപകരണമായി ഉയർന്നുവന്നു. ഓസ്റ്റിനിലെ ടെക്സാസ് സർവകലാശാലയിലെ പ്രൊഫസർ യൂബിംഗ് ഷെങ്ങും സംഘവും ഒരു >മിക്സർ ഡെൻസിറ്റി നെറ്റ്വർക്ക് സമീപനം അവതരിപ്പിച്ചു, ഉപകരണ പ്രതികരണങ്ങളിലെ അദ്വിതീയതയുടെ വെല്ലുവിളിയെ ഫലപ്രദമായി അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനായി ഡിസൈൻ പാരാമീറ്ററുകൾ സാധ്യതാ വിതരണങ്ങളായി മോഡലിംഗ് ചെയ്തു, വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി വിപുലമായ കൃത്യതയും സാധ്യതയും ഉപയോഗിച്ച് നൂതന നാനോഫോട്ടോണിക് ഘടനകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിൽ അതിന്റെ പ്രായോഗികത പ്രകടമാക്കുന്നു.

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്

ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലേക്കുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സംയോജനം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ശക്തിയിലും നാനോസ്കെയിൽ കൃത്യതയിലും ഒരു അതിർത്തിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം സിമുലേഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സമാനതകളില്ലാത്ത കൃത്യതയോടെ സങ്കീർണ്ണമായ നാനോസ്കെയിൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മോഡലിംഗ് എം എൽ സുഗമമാക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ഉപകരണങ്ങളുടെയും വികസനം ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ ഈ സിനർജിക്ക് കഴിയും, ഇത് നിലവിൽ ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് അതീതമായ രസതന്ത്രം, ഭൗതികശാസ്ത്രം, മെറ്റീരിയൽ സയൻസ് എന്നിവയിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഗവേഷകരെ പ്രാപ്തമാക്കും. എംഎൽ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, ദ്രവ്യത്തിന്റെയും ക്വാണ്ടം മെറ്റീരിയലുകളുടെയും പുതിയ അവസ്ഥകൾ കണ്ടെത്തുമെന്ന് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ക്വാണ്ടം സിമുലേഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലും സങ്കീർണ്ണമായ നാനോസ്കെയിൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ മോഡലിംഗ് സുഗമമാക്കുന്നതിലും എംഎല്ലിന്റെ പങ്ക് എടുത്തുകാണിച്ചുകൊണ്ട് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഭൗതിക ശാസ്ത്രങ്ങളും എംഎല്ലും തമ്മിലുള്ള ഇന്റർഫേസ് കാർലിയോയും മറ്റുള്ളവരും (2019) പരിശോധിച്ചു. (Reviews of Modern Physics, “Machine Learning and the Physical Sciences”)

ഈ മുന്നേറ്റങ്ങളെ സമന്വയിപ്പിക്കുക

ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഓരോന്നും മെഷീൻ ലേണിംഗ് നാനോ ടെക്നോളജിയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ പരിവർത്തന സാധ്യത പ്രകടമാക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് മുതൽ പരിസ്ഥിതി പരിഹാരവും നൂതന ഇലക്ട്രോണിക്സും വരെ, മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യതയോടെയും സർഗ്ഗാത്മകതയോടെയും നാനോലോകം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ എം എൽ ശാസ്ത്രജ്ഞരെയും എഞ്ചിനീയർമാരെയും പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. എം എൽ മോഡലുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാവുകയും നാനോ ടെക്നോളജി പരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ കൂടുതൽ സമൃദ്ധമായി വളരുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, നവീകരണത്തിനും കണ്ടെത്തലിനുമുള്ള സാധ്യതകൾ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന നാനോ ടെക്നോളജിയുടെ ഭാവി, സാങ്കേതിക പുരോഗതിക്ക് പുതിയ വഴികൾ തുറക്കുമ്പോൾ ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ ചില വെല്ലുവിളികൾക്ക് പരിഹാരം കൊണ്ടുവരുമെന്ന് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

നാനോ ടെക്നോളജിയിലേക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സംയോജനം നിലവിലുള്ള പ്രക്രിയകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് മാത്രമല്ല; ശാസ്ത്രത്തിലും എഞ്ചിനീയറിംഗിലും സാധ്യമായത് പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ഇത്. പരിസ്ഥിതി ശുചീകരണത്തിനായി മികച്ച നാനോപാർട്ടിക്കിളുകൾ, ടാർഗെറ്റുചെയ് ത തെറാപ്പിക്ക് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ മരുന്നുകൾ, ഇലക്ട്രോണിക്സ്, ഊർജ്ജ സംഭരണം എന്നിവയ്ക്കായി മുമ്പ് സങ്കൽപ്പിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഗുണങ്ങളുള്ള വസ്തുക്കൾ എന്നിവയുടെ രൂപകൽപ്പന ഈ സിനർജി പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. അദൃശ്യമായതിനെ കാണാൻ മാത്രമല്ല, മുമ്പ് നമ്മുടെ ഭാവനയ്ക്ക് അതീതമായ വിധങ്ങളിൽ അത് പ്രവചിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഇത് നമ്മെ അനുവദിക്കുന്നു.

നാനോ ടെക്നോളജിയുമായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികളും സാധ്യതകളും

മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) നാനോ ടെക്നോളജിയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ശാസ്ത്രീയ കണ്ടുപിടുത്തത്തിന്റെയും സാങ്കേതിക കണ്ടുപിടുത്തത്തിന്റെയും ഒരു പുതിയ പ്രഭാതം പ്രഖ്യാപിക്കുമ്പോൾ, ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കേണ്ട സങ്കീർണ്ണമായ വെല്ലുവിളികളുടെ ഒരു നിര ഇത് ഉയർത്തുന്നു.

ഡാറ്റാ സങ്കീർണ്ണതയും അളവും: നാനോ ടെക്നോളജി ഗവേഷണത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയുടെ സങ്കീർണ്ണതയും അളവും എം എൽ മോഡലുകൾക്ക് കാര്യമായ വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു. നാനോസ്കെയിൽ പ്രതിഭാസങ്ങളെ നിയന്ത്രിക്കുന്നത് ക്വാണ്ടം മെക്കാനിക്സാണ്, അതിന്റെ ഫലമായി ഡാറ്റ വിശാലമാണെന്ന് മാത്രമല്ല വളരെ സങ്കീർണ്ണവുമാണ്. കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ഈ സങ്കീർണ്ണതയെ നാവിഗേറ്റുചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള എം എൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് നൂതന ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സും മോഡൽ പരിശീലന സാങ്കേതികതകളും ആവശ്യമാണ്.

പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളുമായി കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രവചനങ്ങളെ ബ്രിഡ്ജിംഗ്: കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രവചനങ്ങളും യഥാർത്ഥ ലോക പരീക്ഷണ ഫലങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വിടവ് ഫലപ്രദമായി നികത്താൻ കഴിയുന്ന എം എൽ മോഡലുകളുടെ വികസനമാണ് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട തടസ്സങ്ങളിലൊന്ന്. നാനോസ്കെയിൽ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ അന്തർലീനമായ പ്രവചനാതീതതയും വ്യതിയാനവും കണക്കിലെടുക്കാൻ പ്രവചന മോഡലുകൾ ശക്തമായിരിക്കണം.

ധാർമ്മികവും പാരിസ്ഥിതികവുമായ പരിഗണനകൾ: നാനോ ടെക്നോളജി ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യമായ കാര്യങ്ങളുടെ അതിരുകൾ ഞങ്ങൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുമ്പോൾ, ധാർമ്മികവും പാരിസ്ഥിതികവുമായ പരിഗണനകൾ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. പുതിയ നാനോ വസ്തുക്കളുടെ വികസനം അവയുടെ ദീർഘകാല പാരിസ്ഥിതിക ആഘാതത്തെക്കുറിച്ചും ആരോഗ്യ അപകടങ്ങളെക്കുറിച്ചും ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു. ഈ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾ ആരോഗ്യത്തിനോ പരിസ്ഥിതിക്കോ അപ്രതീക്ഷിത ഭീഷണികൾ ഉയർത്തുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കർശനമായ പരിശോധനയും നിയന്ത്രണവും അത്യാവശ്യമാണ്.

ഇന്റർ ഡിസിപ്ലിനറി സഹകരണ വെല്ലുവിളികൾ: നാനോ ടെക്നോളജിയുമായി എംഎല്ലിനെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഇന്റർഡിസിപ്ലിനറി സ്വഭാവത്തിന് രസതന്ത്രം, ഭൗതികശാസ്ത്രം, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, എഞ്ചിനീയറിംഗ് തുടങ്ങിയ വൈവിധ്യമാർന്ന മേഖലകളിൽ സഹകരണം ആവശ്യമാണ്. പദാവലി, രീതിശാസ്ത്രം, ഗവേഷണ സംസ്കാരം എന്നിവയിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഈ സഹകരണത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തും, ഫലപ്രദമായ ആശയവിനിമയവും സഹകരണവും അനിവാര്യവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതുമാക്കുന്നു.

ഉപസംഹാരമായി, എംഎല്ലിനെ നാനോ ടെക്നോളജിയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഡാറ്റാ സങ്കീർണ്ണത മുതൽ ധാർമ്മിക ആശങ്കകൾ വരെ നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന സാധ്യതകൾ തുല്യമായി വിശാലമാണ്. ഈ വെല്ലുവിളികളെ മുഖാമുഖം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഇന്റർ ഡിസിപ്ലിനറി സഹകരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും, ഈ ആവേശകരമായ സംയോജനത്തിന്റെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും നമുക്ക് തുറക്കാൻ കഴിയും, ഇത് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിന്റെയും ഭാവിയെ പുനർനിർവചിക്കാൻ കഴിയുന്ന അത്ഭുതകരമായ മുന്നേറ്റങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.