汉阳大学24日表示，汉阳大学物理系郑文锡教授组开发出了利用人工智能的石墨烯质量评价技术，通过人工智能查明物理学上的相互关系，证明了人工智能在解决科学问题上可以起到实质性的帮助作用。
郑文锡教授研究组利用人工智能成功发现了碳基材料氧化、还原石墨烯板的还原程度（Degree of reduction）和拉曼散射（Raman scattering）之间的关联性。此外，利用卷积神经网络（CNN）、多层概念论（MLP）、XGBoost等先进人工智能模型，准确预测了复杂的物理学关联性，并通过可解释人工智能（eXplainable artificial intelligence，以下简称XAI）分析了其根源。
在此过程中，研究小组发现XAI氧化/还原石墨烯板的D*拉曼模式与还原程度有关，并用量子力学模拟进行了验证。这与传统的手工分析方式不同，通过对15000个拉曼光谱数据进行自动前处理，分析了与还原程度的关联性，表明人工智能已经超越单纯提供信息，具备了解决科学问题的能力。
郑教授组的相关论文《Unraveling the Role of Raman Modes in Evaluating the Degree of Reduction in Graphene Oxide via eXplainable Artificial Intelligence》由汉阳大学的刘在阁博士（第一作者）和韩国标准科学研究院（KRISS）的李承美博士、韩国科学技术院（KAIST）的赵英宇研究员（共同第一作者）和戴杰教授共同研究，在韩国研究财团的中坚研究课题和CH3IPS创新研究中心的支持下，刊登在世界级学术杂志《Nano Today》8月号上。
此次研究通过人工智能和物理学的创新融合，提出了新的研究模式，期待今后在多种科学领域进一步扩展人工智能的应用可能性。
郑文锡教授
利用人工智能分析氧化石墨烯的还原度及其与拉曼散射的关系
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