Исследователи разработали машинное обучение для оптимизации выходной силы фотоактивированных органических кристаллов. Используя регрессию LASSO для идентификации ключевых молекулярных субструктур и байесовскую оптимизацию для эффективного отбора проб, они достигли максимальной блокирующей силы 37,0 мН - что в 73 раза эффективнее традиционных методов.
phys.org
Machine learning unlocks superior performance in light-driven organic crystals
RSS Hunter
2025-04-15