Алгоритм машинного обучения быстро определит кристаллические структуры гибридных материалов

Ученые разработали алгоритм машинного обучения для автоматического определения кристаллических структур гибридных материалов на основе галогенидов.
Такие соединения могут использоваться в оптоэлектронных устройствах, солнечных батареях и датчиках.
Новый подход ускорит открытие новых материалов и улучшит существующие соединения.
Результаты исследования опубликованы в журнале Nanoscale.
На сегодняшний день известно более тысячи гибридных материалов на основе галогенидов, которые интересны благодаря простоте синтеза и оптоэлектронным свойствам.
Рентгеновская дифракция является основным методом определения кристаллической структуры, но требует много времени и специалистов с высокой квалификацией.
Разработанный алгоритм машинного обучения позволяет быстро и точно предсказывать структуру гибридных материалов на основе рентгеновских данных.
Алгоритм является мультиклассификацией и способен распознавать множество структурных типов гибридных материалов.