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기계 학습 접근법이 고성능 적외선 기능 물질의 발견으로 이어졌다

레저, 포토디텍터, 적외선 이미징 등의 응용에서 적외선 광전기 기능 재료는 현대 광전기학의 기술적 배경을 형성합니다. 그러나 새로운 적외선 재료의 개발은 대규모 화학 경관 내에서 제한된 수의 화합물만이 여러 중요한 성질을 동시에 균형을 이룰 수 있는 경우에만 가능했었습니다.
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Machine learning approach leads to discovery of high-performance infrared functional materials