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上海交通大学叶坚团队乐成应用深度神经网络模子预测纳米资料的光学属性
公布日期:2019-09-07 16:21:00

        入射光可以在紫外至红外波长范畴内激起等离激元纳米资料的“局域外表等离激元共振(LSPR)”效应,同时使其四周的电场失掉极大的加强。这种具有共同光学属性的等离激元纳米资料曾经在诸多范畴失掉了普遍的研讨使用。特殊是关于外表加强拉曼光谱技能而言,等离激元纳米资料带来的外表电场加强具有非常紧张的使用代价。基于实际指点对纳米资料的光学功能停止预测在研讨中起着非常紧张的作用,现在盛行的是经过数值模仿盘算,若有限时域差分(FDTD)和有限元法(FEM)等办法来取得。虽然这些办法可以盘算具有庞大外形的纳米资料的光学举动而且能失掉具有很高精度的盘算后果,但不行防止地会带来临时而少量的盘算资源占用。这一题目使得研讨者们急迫的盼望找到一条更为便捷获取资料光学功能的途径。


        深度学习具有在数据之间树立庞大映射干系的才能,并因而在如图像辨认、决议计划运筹等范畴失掉了极大的开展。依托深度学习的办法来对资料光学性子停止预测惹起了研讨者的存眷。相比于传统数值模仿,获取资料光学举动的日期可以极大地被缩减。以后研讨仍停顿在针对资料的维度与其远场光谱之间互相干系的阶段。关于非常紧张的等离激元纳米资料四周的近场光学信息(比方电场和磁场),受制于其巨大的数据量,现在还无法无效地运用深度学习的办法来完成。

        2019年8月26日,上海交通大先太阳娱乐成网站的叶坚课题组在Nanoscale上在线发布了题为Plasmonic nanoparticle optical simulation and inverse prediction using machine learning的文章。该任务应用FDTD办法模仿失掉了数千组形貌尺寸各别的金纳米颗粒(球、棒、二聚体等)的远场光谱与外表电场散布信息作为深度神经网络的训练数据。颠末训练后的网络不只可以依据资料尺寸的信息预测其远场光谱,还可以反向停止从远场光谱到资料尺寸信息的精准预测。更为紧张的是,该团队经过对电场数据的挑选与采样处置,率先处理了数据量巨大这一困扰该范畴研讨者的题目,并经过深度神经网络完成了对纳米颗粒四周电场信息的精准预测。特殊在针对如纳米颗粒二聚体等特别构造资料时遇到的电场强度猛烈变革的状况,该团队接纳奇妙的部分细化采样办法可以很好地防止采样进程中的信息丧失,包管训练数据的详确精确。绝对于传统的数值模仿办法(需求在效劳器上运转),深度神经网络模子关于等离激元纳米资料光学属性的预测可以在条记本电脑上运转,仅需求不到0.01秒,增快了百万倍之多,而且在更多盘算资源的支持下还可以把训练及预测日期进一步延长。该研讨效果在高效获取等离激元纳米资料的光学功能并进而指点资料在生物医药、动力、通讯、催化等多范畴的使用方面具有着极端紧张的意义。


        本研讨由上海交通大先太阳娱乐成网站叶坚课题组完成,博士生贺靖和何畅为配合第一著作人,叶坚传授为通讯著作人,并失掉了王乾传授的鼎力指点。该任务失掉了国度天然迷信基金、上海交通大学癌基因及相干基因国度重点实行室和上海市妇科肿瘤重点实行室的支持。



供稿单元:科研与学科办

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