新的人工智能系统改进了人眼不可见材料设计的过程

开发超材料，或具有自然界未遇到的属性的人造材料，对人眼来说是不可见的，是一个艰巨而且相当低效的过程，在设计小于光波长的原子并确保光的偏振和旋转时需要很多试验和错误。它需要达到预期的效果。

幸运的是，POSTECH的机械工程系和化学工程系的一组科学家已经开发出一种技术，允许研究人员使用深度学习来加速选择正确材料和设计所需光子结构的过程。

一旦提供足够的数据，新的AI系统能够将不同的光子结构与其光学性质相关联，并开发用于制造具有所需光学性质的光子结构的设计方法。

分析表明，使用这种方法设计的超材料具有人工神经网络预测的精确属性。

新的人工智能系统可以帮助研究人员缩短生产新材料所需的时间，并加快新材料的开发。

新的设计方法构成了真正的突破，因为它不仅减少了设计光子结构所需的时间，而且还允许研究人员在不进行经验测试的情况下设计新的超材料。

除了推进材料科学中使用的技术之外，借助这种技术生产的新超材料可用于显示，安全和军事技术。

根据首席研究员Junsuk Rho教授的说法，该系统仍然要求用户在开始时输入某些问题设置，有时会导致难以设计的设计，这些设计不适合生成所需的超材料。

考虑到上述情况，Rho教授希望通过开发一种使用AI的超材料的完整设计方法，以及“通过培训AI来制作创新和实用的超材料，并考虑到最终产品“。

一纸详细的调查结果发表在杂志应用材料与界面，纳米光子学，微纳米工程及，光学快报，和科学报告。

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