这个行业包括分析大中型数据，设计和发现一种新的纳米复合材料，并开发和设计更有效的硬件配置，以支持人工智能算法。机器学习方法的关键是分析、推广和选择大中型数据信息的密集变化，可以用于纳米复合材料。纳米材料还可以通过提供更有效的硬件配置来支持人工智能算法，以回报社会。
人工智能(AI)它开始越来越多地应用于多个行业，因为它有助于提高工艺效率。随着我们进入工业4.0和更自动化的工业系统，人工智能方法变得越来越重要。在许多人工智能方法中，机器学习(ML)它已经成为最受欢迎的方法之一。除了各种制造、监控、计算和加工行业使用机器学习算法外，机器学习方法还结合了纳米技术——这一领域没有其他领域那么有根据。
与一些发展了一个多世纪的行业相比，人工智能和纳米技术行业仍处于相对初级阶段，因此这两个行业仍面临一些挑战。当然，将这两个高度先进的行业结合起来也面临着挑战。它们的范围是有效的沟通，从比物理实验更快的数据方法到每个行业的相关研究人员对每个行业的需求，以及如何充分利用这两个领域来产生优化结果。
然而，在人工智能和纳米技术的交汇处，机遇与挑战并存。因此，尽管存在一些挑战，但克服这些挑战相对容易，让我们来看看一些关键的新兴领域，它们将机器学习方法与纳米技术结合起来，产生有效的结果。这些领域包括分析大型数据集，设计和发现新的纳米材料，并开发更高效的硬件来支持机器学习算法。
大数据集分析
机器学习方法的核心是分析、优化和选择大数据集中的趋势，这种方法可以应用于纳米材料。这是通过多种方式发展起来的。
第一种方法是分析各种表征仪器的数据，例如使用光谱学和电子显微镜来表征纳米材料的特性。人工神经网络(ANN)和卷积神经网络(CNN)与表征仪器结合使用的组合。
一方面，机器学习与光谱学一起用于指示数据集中的非常小的变化，否则这些变化可能不会引起注意。事实上，这些微小的变化可能与分析材料的化学结构和形式的变化有关，这是两个可以改变纳米材料特性的因素。因此，识别这些微小变化的能力非常重要。
另一方面，机器学习被用于显微镜方法，特别是用于分析纳米材料的电子显微镜，但机器学习方法也被用于其他类型材料的光学显微镜。在这个领域，输出是一个具有空间相关性的图像，机器学习方法可以用来检测与标准的微小偏差，从而更准确地分析材料。这也可以应用于纯纳米材料的分析，以分析生物学特征的空间特征，如使用细胞的形状和大小来确定哪些细胞是癌症。虽然这不是一种严格的AD8402ARU10纳米技术，但许多应用方法依赖于纳米医学方法来分析这些细胞，所以这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。许多分析方法倾向于压缩数据，而机器学习可以从分析中分离出不同的数据信号。这是非常重要的，因为数据压缩会导致混合信号的产生，从而影响结果。因此，机器学习本质上可以作为一种质量控制手段，从原始数据集中提供更准确的数据输出。
设计和发现新的纳米材料
近年来，一个引起广泛关注的科学领域是优化纳米材料和许多其他材料和化学品的设计能力，并找到一种比现状更好的新材料生产方式。这种需求是如此之大，以至于它导致了计算学和生物学等许多计算/理论领域的发展——随着计算能力在过去十年左右的急剧增长，这些领域变得越来越普遍。
采用机器学习方法的原因是纳米材料的特性比其他材料更难预测，因为量子效应将在如此小的规模中发挥作用。人工神经网络，深度神经网络(DNN)并产生对抗网络(GAN)许多不同的参数和特性被用来分析和优化纳米水平的可能性。这些输出可以合理化，用于构建设计新纳米材料的最佳解决方案或优化现有纳米材料的最佳方法。它就像一个高级版本的计算化学/生物学，可以与材料一起使用，显示出独特的特性和现象。这些方法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、纳米级催化剂。
硬件效率更高
虽然上述领域主要集中在机器学习可以为纳米技术做些什么，但本节特别介绍了纳米技术可以为机器学习做些什么。今天，先进的纳米制造和纳米模式化方法可以创建高效和小型的计算机硬件设备。然后，这些先进的计算组件可以用来提供更多的计算能力，可以用来为机器学习算法提供动力和维护。
除了设计现有的纳米材料以提高其效率外，创建纳米电子设备还可以使传统组件变小，这意味着在给定区域内可以制造更多的组件。纳米晶体管的发展就是一个很好的例子，因为它可以在芯片/硬件上制造比其他更大的晶体管更多的晶体管，从而提高速度和效率。
纳米材料的使用也导致了新型晶体管设备的发展，如可以使用的追忆器“像大脑一样工作”并且存储信息-当电源关闭时，信息仍然存储。能够生产和促进机器学习和其他其他事情AI算法的“类脑”硬件和高级组件的快速行为能力将有助于进一步将机器学习算法应用于更多的应用程序和工业领域。
结论
尽管这两个行业都面临着挑战，并将这两个高科技行业结合起来，但许多机会是可能的，许多机会已经开始引起人们的兴趣。机器学习方法可以用来更好地分析纳米材料和纳米生物材料，并帮助找到最好的方法来设计纳米材料。纳米技术还可以通过提供更有效的硬件来支持机器学习算法来回馈社会。总的来说，它仍然是一个发展中的领域，但它是一个在许多方面都有潜力的交叉领域。