L'apprentissage automatique débloque des performances supérieures dans les cristaux organiques à base de lumière

Les chercheurs ont mis au point un workflow d'apprentissage automatique pour optimiser la force de sortie des cristaux organiques photo-activés. En utilisant la régression LASSO pour identifier les sous-structures moléculaires clés et l'optimisation bayésienne pour un échantillonnage efficace, ils ont atteint une force de blocage maximale de 37,0 mN, soit 73 fois plus efficace que les méthodes conventionnelles.