新的人工智能方法可确保石墨烯的质量–成本低、速度快

Chalmes Industriteknik 公司的石墨烯专家 Lilei Ye 解释说：”我们利用机器学习将石墨烯薄片分为不同的厚度组，从而为石墨烯生产商提供更好的质量控制和生产工艺。

了解特定类型的石墨烯含有多少层对于石墨烯供应商和买家来说都很重要。拉曼法、扫描电镜法和原子力显微镜法是最常用的几种方法。

但这些方法成本高昂，既费钱又费时。因此，在这个项目中，我们开发了一种简单而廉价的方法，可以找出使用的石墨烯及其质量，”该研究的项目经理、查尔默斯工业技术公司的石墨烯专家 Lilei Ye 说。

可以自己进行分析

通过将机器学习与来自光学显微镜的石墨烯图像相结合，项目团队开发出了一种方法，客户可以使用软件分析自己的样品。

该项目是与 Chalmers、2D fab 和 Grafren 共同完成的。其中一个挑战是如何准备样品以获得最佳图像。例如，与其他方法相比，使用光学显微镜的成本很低，但识别石墨烯层却需要长期的经验积累。

这就是人工智能的用武之地，让计算机学会识别石墨烯层。一切都应该按照标准化进行。这是非常重要的一部分。

继续开展新项目

如果一切按计划进行，客户将有可能自己对样品进行分析，从而避免将宝贵的时间和资源用于聘请其他方进行取样。

在下一个项目中，团队希望在更多行业合作伙伴的帮助下进一步发展这一概念。

我们仍在与合作伙伴协商，并将在 12 月提交申请。但我们肯定想继续下去。如果不成功，我们会另辟蹊径。”叶立磊总结道。