मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स द्वारा स्वायत्त सामग्री संश्लेषण

भविष्य के सामग्री विज्ञान अनुसंधान में स्वायत्त संश्लेषण और विशेषता शामिल होगी, जिसके लिए मशीन लर्निंग, रोबोटिक्स और बड़े डेटा को मिलाने वाला एक दृष्टिकोण आवश्यक होगा। इस पत्र में, हम Nb-डोप्ड TiO2 पतली परतों के स्वायत्त संश्लेषण और प्रतिरोध न्यूनतमकरण में अपने हाल के प्रयोगों को उजागर करते हैं। बेयesian ऑप्टिमाइजेशन को रोबोटिक्स के साथ मिलाकर, ये प्रयोग दर्शाते हैं कि सामग्री विज्ञान में भविष्य के बड़े डेटा संग्रह की आवश्यक गति और मात्रा कैसे प्राप्त की जाएगी और इस संयुक्त दृष्टिकोण की विशाल संभावनाओं को प्रदर्शित करते हैं। हम इन परिणामों और प्रगति की दृष्टि और महत्व पर संक्षेप में चर्चा करते हैं।