Các nhà nghiên cứu của Đại học Nagoya đã đào tạo AI để dự đoán hướng của các hạt tinh thể trong vật liệu đa tinh thể bằng hình ảnh quang học, giúp giảm đáng kể thời gian phân tích từ 14 giờ xuống còn 1,5 giờ. Tiến bộ này, được trình bày chi tiết trong APL Machine Learning, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa việc sử dụng những vật liệu này trong các ngành công nghiệp như điện tử và năng lượng mặt trời. Một ví dụ về hướng hạt tinh thể được dự đoán bằng kỹ thuật dựa trên AI. Màu sắc đại diện cho hướng của hạt. Nhà cung cấp hình ảnh: Tiến sĩ Takuto Kojima
Nagoya University researchers have trained an AI to predict the orientation of crystal grains in polycrystalline materials using optical images, significantly reducing analysis time from 14 hours to 1.5 hours. This advancement, detailed in APL Machine Learning, promises to revolutionize the use of these materials in industries like electronics and solar energy. An example of the crystal grain orientations predicted by the AI-based technique. The color represents the orientation of the grain. Credit: Dr. Takuto Kojima
SciTechDaily
322 ngày
