伟大的圣彼得堡理工大学的彼得 研究人员建议使用机器学习方法来预测人造蓝宝石晶体的特性
它是一种独特的材料，广泛应用于微电子、光学和电子学
荣誉:彼得大帝
彼得堡理工大学 彼得大帝的研究人员
彼得斯堡理工大学(SPbPU)与南部联邦大学和印度马德拉斯理工学院(IIT马德拉斯)的同事合作，建议使用机器学习方法来预测人造蓝宝石晶体的特性——一种广泛用于微电子、光学和电子学的独特材料
这项研究的结果发表在《电子科学与技术杂志》上，文章的插图出现在杂志的封面上
机器学习方法在通过预测材料特性来加速新材料设计方面变得越来越流行
晶体结构中各种缺陷的最小化对于人工蓝宝石晶体生长的现代技术的改进和发展极其重要
科学家们指出，这项研究的目的是减少蓝宝石晶体中的各种缺陷，并改进和发展生长人造晶体的现代技术
“我们的研究团队获得了晶体生长参数对蓝宝石晶体生长影响的模型
我们开发的软件被认为是研究各种参数对晶体质量影响的通用工具
它可以被广泛用于评估和预测晶体生长中的缺陷，”彼得大帝高等工程物理学院教授阿列克谢·菲利莫诺夫说
彼得堡理工大学
南联邦大学(SFU)副教授茱莉亚·克鲁尼科娃补充道:“我们使用的方案是，使用橙色画布数据挖掘工具分别开发预测模块
对于决策支持系统，我们小组开发了一种特殊的软件工具，用于分析最终晶体的质量，从而优化晶体生长过程
" 拉维·库马尔，高性能陶瓷实验室主任，冶金与材料工程系教授
印度马德拉斯理工学院(IIT马德拉斯)的相信，这种方法的工业应用将提高晶体生产的自动化水平，具有预定的性能组合，对于微电子学和纳米电子学的特定应用非常重要
这些科学和工程问题的解决需要在新水平的晶体生产中使用信息技术
目前，作者团队正在努力增加实验数据的数量，这将为预测提供新的机会并提高其准确性
计划识别来自炉室的晶体图像，并预测条件对晶体质量的影响
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