2020年5月4
来自彼得的研究人员伟大的St.Petersburg理工大学（SPBPU）与来自南部联邦大学和印度理工学院 - 马德拉斯研究所（IIT Madras）合作，建议使用机器学习方法来预测人造蓝宝石晶体的性质。它是一种广泛应用于微电子，光学和电子产品的独特材料。研究结果发表在电子科技学报欧洲杯线上买球文章中的插图登上了杂志的封面。
机器学习方法在通过预测材料性能来加速新材料设计方面越来越受欢迎。欧洲杯足球竞彩使晶体结构中各种缺陷的最小化对现代人工蓝宝石晶体生长技术的改进和发展具有极其重要的意义。
科学家们指出，这项研究的目的是减少蓝宝石晶体中的各种缺陷，改进和发展种植人造晶体的现代技术。
我们的研究小组获得了晶体生长参数对蓝宝石晶体生长的影响模型。我们开发的软件被认为是研究各种参数对晶体质量影响的通用工具。该方法可广泛应用于晶体生长缺陷的评估和预测。
Alexey Filimonov，Peter The Great St. Petersburg理工大学（SPBPU）的高等工程物理学教授
南方联邦大学(SFU)副教授Julia Klunnikova补充说:“我们使用的方案是，使用Orange Canvas数据挖掘工具分别开发预测模块。对于决策支持系统，我们小组开发了一款专门的软件，用于分析产生的晶体的质量，从而优化晶体生长过程。”
雷维·库马尔（Ravi Kumar）的冶金和材料部门高性能陶瓷和教授负责人。，在印度技术研究所 - 马德拉斯（IIT Madras），相信这种方法的工业应用将提高自动化水平欧洲杯足球竞彩用预定义的性能组合生产的晶体对于微型和纳米电子学中的特定应用可能是重要的。这些科学和工程问题的解决方案假设在新的水平下使用信息技术。
目前，作者团队正在努力增加实验数据的数量，这将为预测提供新的机会，并提高其准确性。计划从炉室中识别晶体图像，并预测条件对晶体质量的影响。
来源：http://english.spbstu.ru/