ABD Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edilen Lehigh Üniversitesi’ndeki bir araştırma ekibi, malzemelerdeki simetriyi ve yapısal benzerlikleri algılamak ve benzerlik projeksiyonları oluşturmak için bir yapay sinir ağı geliştirdi ve etkili bir şekilde öğretti. Araştırmacılar bulgularını dergide yayınladılar. npj Hesaplamalı Malzemeler.
Ekip bir yapay sinir ağı geliştirdi ve simetriyi tespit etmek ve kalıpları ve eğilimleri tespit etmek için sinir ağını eğitmek için makine öğrenimini kullandı. Türünün ilk çabasında, araştırmacılar bu yeniliği 25.000’den fazla görüntüden oluşan bir veritabanını aramak ve benzer materyalleri başarıyla sınıflandırmak için kullandılar. Ağ, çok boyutlu verilerdeki kalıpları tespit etmek ve kodunu çözmek için deneylerden elde edilen muazzam miktarda bilgi ve veriyi analiz ederek malzeme araştırmalarını dönüştürebilir.
Lehigh Üniversitesi’nde ortak yazar ve makine öğrenimi bilimcisi Joshua Agar, “Bir sinir ağını eğitirseniz, sonuç bir vektör veya özelliklerin kompakt bir tanımlayıcısı olan bir dizi sayıdır” dedi. “Bu özellikler, bazı benzerliklerin öğrenilmesi için şeyleri sınıflandırmaya yardımcı olur. Üretilen şey, uzayda hala oldukça büyüktür, çünkü 512 veya daha fazla farklı özelliğe sahip olabilirsiniz. Öyleyse, onu bir insanın anlayabileceği bir alana sıkıştırmak istersiniz. 2B veya 3B veya belki 4B gibi.”
Yapay sinir ağı, bilim adamlarının ve araştırmacıların, malzemelerin çok boyutlu yapısı ve yapı-özellik dinamiğinin karmaşıklıkları hakkında daha fazla bilgi edinmelerine yardımcı olabilir. Yapay sinir ağları, başarısız deneylerden elde edilen görüntüleri ve verileri analiz edebilir ve malzeme araştırmacılarının araştırma verilerinde yapısal benzerlikler, kalıplar ve eğilimler bulmasına izin verebilir. Geliştirilmiş veri yönetimi ve erişilebilirlik sayesinde, tespit edilmemiş eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarabilir, deney verimliliğini artırabilir ve araştırmayı hızlandırabilir.
Simetriyi anlamak, malzeme araştırmasını hızlandırmak için yeni bir sinir ağı
Nguyen, TNM ve diğerleri, Malzeme mikroskobu için simetriye duyarlı özyinelemeli görüntü benzerlik araştırması. npj Bilgisayar Mater (2021). doi.org/10.1038/s41524-021-00637-y
Ulusal Bilim Vakfı tarafından sağlanan
Alıntı: Bilim adamları simetri ve desenleri algılayan yapay sinir ağları oluşturuyor (2021, 10 Kasım) 20 Kasım 2021’de https://techxplore.com/news/2021-11-scientists-artificial-neural-networks-symmetry.html adresinden alındı.
Bu belge telif haklarına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amaçlı herhangi bir adil işlem dışında, yazılı izin alınmadan hiçbir bölüm çoğaltılamaz. İçerik yalnızca bilgi amaçlı sağlanmıştır.
#Bilim #adamları #simetri #kalıpları #tespit #eden #yapay #sinir #ağları #oluşturuyor