當(dāng)納米技術(shù)遇上機(jī)器學(xué)習(xí)，將碰撞出怎樣的火花？

人工智能（AI）能夠大幅提高流程效率，讓各行各業(yè)都趨之若鶩。隨著我們向工業(yè)4.0和更自動化的工業(yè)系統(tǒng)邁進(jìn)，人工智能實(shí)現(xiàn)方法也變得愈發(fā)重要，機(jī)器學(xué)習(xí)是在眾多人工智能實(shí)現(xiàn)方法中非常流行的一種。除了采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的各種制造業(yè)、監(jiān)控業(yè)和計(jì)算業(yè)外，機(jī)器學(xué)習(xí)方法還能與納米技術(shù)相結(jié)合，但不同于其他一些領(lǐng)域，這一應(yīng)用領(lǐng)域尚未有詳細(xì)的記錄可供參考。

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人工智能和納米技術(shù)與一些已經(jīng)發(fā)展了一個(gè)多世紀(jì)的產(chǎn)業(yè)相比還處于相對初級的階段，仍面臨著一些挑戰(zhàn)。當(dāng)然，將這兩個(gè)高度發(fā)達(dá)的產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來也有一定難度，涉及到諸多方面，從比物理實(shí)驗(yàn)更快的數(shù)據(jù)方法，到各行業(yè)相關(guān)研究人員之間缺乏有效的溝通，即每個(gè)行業(yè)需要從其他行業(yè)獲得什么，以及如何更有效地利用這兩個(gè)領(lǐng)域來產(chǎn)生優(yōu)化的結(jié)果。然而，有挑戰(zhàn)就有機(jī)遇，人工智能和納米技術(shù)接口不僅面臨著上述挑戰(zhàn)，同時(shí)也迎來了很多機(jī)遇。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)方法和納米技術(shù)的結(jié)合存在一些挑戰(zhàn)，但相對容易克服，接下來就讓我們來看一看部分適用的新興領(lǐng)域，包括分析大型數(shù)據(jù)集、設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)新的納米材料，以及開發(fā)更有效的硬件來支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

01 分析大型數(shù)據(jù)集

分析、優(yōu)化和辨別大型數(shù)據(jù)集趨勢是機(jī)器學(xué)習(xí)方法的核心，也可以應(yīng)用于納米材料，可通過多種方法實(shí)現(xiàn)：第一種方法：分析各種表征儀器的數(shù)據(jù)，比如在使用光譜法和電子顯微鏡法表征納米材料的性能時(shí)。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與特征儀器配合使用。一方面，結(jié)合使用機(jī)器學(xué)習(xí)與光譜學(xué)，可以指示數(shù)據(jù)集中可能不明顯的微小變化。這些微小的變化與所分析材料的化學(xué)結(jié)構(gòu)和形貌的變化有關(guān)，而這兩個(gè)因素會影響納米材料性能。因此，識別這些微小變化的能力非常重要。另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)不僅可用于顯微鏡，特別是用于分析納米材料的電子顯微鏡，也可用于適合其他材料的光學(xué)顯微鏡。在這一領(lǐng)域，輸出是一幅空間圖像，機(jī)器學(xué)習(xí)可以檢測出與范數(shù)的微小偏差，從而更準(zhǔn)確地分析材料。這也可以應(yīng)用于針對生物空間特征的純納米材料分析，如通過細(xì)胞的形狀和大小來確定哪些是癌細(xì)胞。雖然這不是嚴(yán)格的納米技術(shù)，但許多應(yīng)用都是通過納米醫(yī)學(xué)的方法來對這些細(xì)胞進(jìn)行分析，因此可以說是一個(gè)密切相關(guān)的領(lǐng)域。

第二種關(guān)鍵方法：分離表征儀器的數(shù)據(jù)集。許多分析方法都傾向于壓縮數(shù)據(jù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過分析將不同的數(shù)據(jù)信號分離開來。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)壓縮會導(dǎo)致形成混合信號，進(jìn)而影響結(jié)果。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)基本上可以應(yīng)用于納米材料分析方法，作為質(zhì)量控制手段，從原始數(shù)據(jù)集中獲得更精確的數(shù)據(jù)輸出。

02 設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)新的納米材料

這是近年來廣受關(guān)注的一個(gè)科學(xué)領(lǐng)域，不僅能優(yōu)化納米材料以及許多其他材料和化學(xué)品的設(shè)計(jì)，還能設(shè)計(jì)出優(yōu)質(zhì)的新材料。這一需求極大地推動了許多計(jì)算/理論領(lǐng)域的發(fā)展，如計(jì)算化學(xué)和生物學(xué)，而且隨著近十年來計(jì)算能力的急劇提高，這些領(lǐng)域也逐漸流行起來。

在納米尺度下，材料中的量子效應(yīng)會凸顯出來，使得納米材料的特性比其他材料更難預(yù)測，這就是為什么要采用機(jī)器學(xué)習(xí)的原因。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）和生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 已被用于分析和優(yōu)化納米尺度下的多個(gè)參數(shù)和性能。這些輸出通過改進(jìn)，可讓設(shè)計(jì)人員發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)新納米材料或優(yōu)化現(xiàn)有納米材料的方法。它就像一個(gè)化學(xué)/生物學(xué)的高級計(jì)算版本，可用于具有獨(dú)特特性和現(xiàn)象的材料。這些方法已被用于設(shè)計(jì)和優(yōu)化一系列納米材料，包括二維材料、二維材料異質(zhì)結(jié)構(gòu)、納米催化劑、納米光子材料和一維材料等等。

03 更高效的硬件

前面講述了機(jī)器學(xué)習(xí)可以為納米技術(shù)做些什么，而本部分將反過來討論納米技術(shù)可以為機(jī)器學(xué)習(xí)做些什么。我們可以利用現(xiàn)有的納米加工和納米圖案化技術(shù)制造出高效、小型的計(jì)算機(jī)硬件，然后利用這些高級計(jì)算組件來提供更多的計(jì)算能力，以支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

創(chuàng)建納米電子設(shè)備不僅能夠?qū)ΜF(xiàn)有納米級材料進(jìn)行圖形化處理以提高效率，還可以進(jìn)一步縮小傳統(tǒng)組件尺寸，即在給定區(qū)域內(nèi)容納更多的組件。納米級晶體管的發(fā)展就是一個(gè)很好的例子，與其他體積更大的晶體管相比，可以在芯片/硬件上容納更多納米級晶體管，從而提高速度和效率。納米材料的使用也促進(jìn)了基于晶體管的新型器件的發(fā)展，例如憶阻器，它可以“像大腦一樣工作”，斷電后仍能存儲信息。能夠生產(chǎn)出更快的硬件和先進(jìn)的組件，從而促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能算法的“類大腦”行為，將有助于進(jìn)一步將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到更多的應(yīng)用和工業(yè)部門。

04 結(jié)論

無論是這兩個(gè)高科技行業(yè)本身還是將它們結(jié)合起來都有著各自的問題，但通過將納米技術(shù)與人工智能方法相結(jié)合，就有可能發(fā)現(xiàn)更多的可能，而且部分已經(jīng)引起了人們的興趣。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以用來更好地分析納米材料和納米尺度的生物材料，并有助于尋找新材料和優(yōu)化設(shè)計(jì)納米材料的方法。納米技術(shù)也可以通過提供更有效的硬件來支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

總的來說，這仍然是一個(gè)發(fā)展中的領(lǐng)域，但它是一個(gè)交叉領(lǐng)域，在許多方面都有很大的發(fā)展空間。

Jeff Shepard作者介紹

利亞姆·克里奇利(Liam Critchley)是一位作家、記者以及技術(shù)布道者。他專注于化學(xué)和納米技術(shù)，以及如何將分子水平上的基本原理應(yīng)用于更多不同的領(lǐng)域。利亞姆最出名的可能是他教授知識的方法，他可以向科學(xué)家以及非科學(xué)家解釋復(fù)雜的科學(xué)問題。利亞姆目前已經(jīng)在化學(xué)和納米技術(shù)交叉的各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域和行業(yè)發(fā)表了350多篇文章。

利亞姆目前擔(dān)任歐洲納米技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)會（NIA）的高級科學(xué)宣傳人員，并且在過去幾年的時(shí)間里為全球不同地區(qū)的公司、協(xié)會和媒體網(wǎng)站撰寫文章。在成為一名作家之前，利亞姆獲得了納米技術(shù)和化學(xué)工程兩個(gè)碩士學(xué)位。

除了寫作，利亞姆也是美國石墨烯協(xié)會（NGA）顧問委員會、全球納米技術(shù)世界網(wǎng)絡(luò)（NWN）、科學(xué)慈善機(jī)構(gòu)格拉姆西理事會（總部位于英國）的成員。利亞姆也是英國納米醫(yī)學(xué)協(xié)會（BSNM）和國際先進(jìn)材料協(xié)會（IAAM）的成員，同時(shí)也是多家學(xué)術(shù)期刊的審稿人。