当纳米技术遇上机器学习，将碰撞出怎样的火花？

人工智能 (AI) 能够大幅提高流程效率，让各行各业都趋之若鹜。随着我们向工业4.0和更自动化的工业系统迈进，人工智能实现方法也变得愈发重要， 机器学习是在众多人工智能实现方法中非常流行的一种。除了采用机器学习算法的各种制造业、监控业、计算业和制造业外，机器学习方法还能与纳米技术相结合，但不同于其他一些领域，这一应用领域尚未有详细的记录可供参考。

人工智能和纳米技术与一些已经发展了一个多世纪的产业相比还处于相对初级的阶段，仍面临着一些挑战。当然，将这两个高度发达的产业结合起来也有一定难度， 涉及到诸多方面，从比物理实验更快的数据方法，到各行业相关研究人员之间缺乏有效的沟通，即每个行业需要从其他行业获得什么，以及如何更有效地利用这两个领域来产生优化的结果。

然而，有挑战就有机遇，人工智能和纳米技术接口不仅面临着上述挑战，同时也迎来了很多机遇。尽管机器学习方法和纳米技术的结合存在一些挑战，但相对容易克服，接下来就让我们来看一看部分适用的新兴领域， 包括分析大型数据集、设计和发现新的纳米材料，以及开发更有效的硬件来支持机器学习算法。

分析大型数据集

分析、优化和辨别大型数据集趋势是机器学习方法的核心，也可以应用于纳米材料， 可通过多种方法实现：

第一种方法是分析各种表征仪器的数据，比如在使用光谱法和电子显微镜法表征纳米材料的性能时。将人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 与特征仪器配合使用。

一方面，结合使用机器学习与光谱学，可以指示数据集中可能不明显的微小变化。这些微小的变化与所分析材料的化学结构和形貌的变化有关，而这两个因素会影响纳米材料性能。因此，识别这些微小变化的能力非常重要。

另一方面，机器学习不仅可用于显微镜，特别是用于分析纳米材料的电子显微镜，也可用于适合其他材料的光学显微镜。在这一领域，输出是一幅空间图像，机器学习可以检测出与范数的微小偏差，从而更准确地分析材料。这也可以应用于针对生物空间特征的纯纳米材料分析，如通过细胞的形状和大小来确定哪些是癌细胞。虽然这不是严格的纳米技术，但许多应用都是通过纳米医学的方法来对这些细胞进行分析，因此可以说是一个密切相关的领域。

第二个关键方法是分离表征仪器的数据集。许多分析方法都倾向于压缩数据，而机器学习可以通过分析将不同的数据信号分离开来。这一点很重要，因为数据压缩会导致形成混合信号，进而影响结果。因此，机器学习基本上可以应用于纳米材料分析方法，作为质量控制手段，从原始数据集中获得更精确的数据输出。

设计和发现新的纳米材料

这是近年来广受关注的一个科学领域，不仅能优化纳米材料以及许多其他材料和化学品的设计，还能设计出优质的新材料。这一需求极大地推动了许多计算/理论领域的发展，如计算化学和生物学，而且随着近十年来计算能力的急剧提高，这些领域也逐渐流行起来。

在纳米尺度下，材料中的量子效应会凸显出来，使得纳米材料的特性比其他材料更难预测，这就是为什么要采用机器学习的原因。人工神经网络、深度神经网络 (DNN) 和生成对抗网络 (GAN) 已被用于分析和优化纳米尺度下的多个参数和性能。这些输出通过改进，可让设计人员发现设计新纳米材料或优化现有纳米材料的方法。它就像一个化学/生物学的高级计算版本，可用于具有独特特性和现象的材料。这些方法已被用于设计和优化一系列纳米材料，包括二维材料、二维材料异质结构、纳米催化剂、纳米光子材料和一维材料等等。

更高效的硬件

前面讲述了机器学习可以为纳米技术做些什么，而本部分将反过来讨论纳米技术可以为机器学习做些什么。我们可以利用现有的纳米加工和纳米图案化技术制造出高效、小型的计算机硬件， 然后利用这些高级计算组件来提供更多的计算能力，以支持机器学习算法。

创建纳米电子设备不仅能够对现有纳米级材料进行图形化处理以提高效率，还可以进一步缩小传统组件尺寸，即在给定区域内容纳更多的组件。纳米级晶体管的发展就是一个很好的例子，与其他体积更大的晶体管相比，可以在芯片/硬件上容纳更多纳米级晶体管，从而提高速度和效率。

纳米材料的使用也促进了基于晶体管的新型器件的发展，例如忆阻器，它可以“像大脑一样工作”，断电后仍能存储信息。能够生产出更快的硬件和先进的组件，从而促进机器学习和其他人工智能算法的“类大脑”行为，将有助于进一步将机器学习算法应用到更多的应用和工业部门。

结论

无论是这两个高科技行业本身还是将它们结合起来都有着各自的问题，但通过将纳米技术与人工智能方法相结合，就有可能发现更多的可能，而且部分已经引起了人们的兴趣。机器学习方法可以用来更好地分析纳米材料和纳米尺度的生物材料，并有助于寻找新材料和优化设计纳米材料的方法。纳米技术也可以通过提供更有效的硬件来支持机器学习算法。总的来说，这仍然是一个发展中的领域，但它是一个交叉领域，在许多方面都有很大的发展空间。


来源：贸泽电子
作者：利亚姆·克里奇利(Liam Critchley)