Покращене виробництво термохромних плівок діоксиду ванадію на основі штучного інтелекту
| Автори | G.P. Dawange1, T.D. Diwan2, P. William3 , P. Kumar4, B.A. Tingare5, N. Yogeesh6 , A. Badholia7, M.V. Kulkarni1 |
| Афіліація |
1Engineering Science and Humanities, Sanjivani College of Engineering, Kopargaon, India 2Controller of Examination (COE), Atal Bihari Vajpayee University, Bilaspur, India 3Department of Information Technology, Sanjivani College of Engineering, Kopargaon, MH, India 4Swami Rama Himalayan University Dehradun, Uttarakhand, India 5Department of Artificial Intelligence and Data Science, D Y Patil College of Engineering, Akurdi, Pune, India 6Department of Mathematics, Government First Grade College, Tumkur, Karnataka, India 7Department of Data Science, Shri Shankaracharya Institute of Professional Management and Technology, Raipur, India |
| Е-mail | abhibad@gmail.com |
| Випуск | Том 17, Рік 2025, Номер 5 |
| Дати | Одержано 15 серпня 2025; у відредагованій формі 22 жовтня 2025; опубліковано online 30 жовтня 2025 |
| Цитування | G.P. Dawange, T.D. Diwan, P. William, та ін., Ж. нано- електрон. фіз. 17 № 5, 05015 (2025) |
| DOI | https://doi.org/10.21272/jnep.17(5).05015 |
| PACS Number(s) | 07.05.Mh, 07.05.Tp |
| Ключові слова | Діоксид ванадію (VO2) (2) , Термохромні плівки, Штучний інтелект (ШІ), Машинне навчання (МН) (2) . |
| Анотація |
Дослідження зосереджено на оптимізації процесу синтезу плівок діоксиду ванадію (VO2) за допомогою передових алгоритмів машинного навчання (ML), що дозволяє точно контролювати ключові параметри, такі як температура, тиск та методи осадження. Завдяки використанню штучного інтелекту та прогнозного моделювання на основі штучного інтелекту, метою є покращення якості плівки, однорідності та термохромних (TC) характеристик. У цьому дослідженні запропоновано новий метод адаптивної довгострокової короткочасної пам'яті з оптимізованим за допомогою пошуку Tabu (TSO-ALSTM) для інтеграції штучного інтелекту, що полегшує моніторинг та коригування виробничих умов у режимі реального часу, зменшує дефекти та мінімізує відходи. Дані були попередньо оброблені за допомогою нормалізації Min-max. Запропонований метод реалізовано за допомогою програмного забезпечення Python. Запропонований метод порівнювали з іншими існуючими методами. Експериментальні результати показують, що процеси, вдосконалені штучним інтелектом, призводять до плівок VO2 з більшими характеристиками оптичного перемикання, розширюючи їх потенційне застосування в розумних вікнах, передових системах теплового управління та енергоефективних будівлях. Результати показують, що запропонований підхід перевершує інший метод за точністю (90,74%), повнотою (76%), показником F1 (81%) та специфічністю (99,1%). Ця робота підкреслює трансформаційний вплив технологій штучного інтелекту в матеріалознавстві, прокладаючи шлях для наступного покоління інтелектуальних матеріалів. |
|
Перелік посилань |
Інші статті цього номера
1) Вплив концентрації NaCl на розмір наночастинок CdS в присутності ПВС [05001-1-05001-6]2) Аналіз вільної вібрації функціонально градуйованої нанопластини (Al2O3/Al): параметричний аналіз [05002-1-05002-5]
3) Електронна структура кристала Cr:ZnS, модифікована моно- та бівакансіями [05003-1-05003-6]
4) Електрофізичні властивості шаруватих структур [Ni80Fe20/SiOx)]n [05004-1-05004-5]
5) Дослідження антифрикційних електроіскрових покриттів на основі MoS2 для елементів торцевих ущільнень АЕС [05005-1-05005-7]
6) Вплив нелокальності та пористості на характеристики частотної вібрації SUS304/Si3N4 функціонально градуйованих нанопластин [05006-1-05006-5]
7) Багатодіапазонна мікросмужкова патч-антена з використанням штучного магнітного провідника зі збільшеною пропускною здатністю та коефіцієнтом підсилення для бездротових застосувань [05007-1-05007-5]
8) Аналітичний метод визначення порогової напруги на безперехідному польовому транзисторі із закритим каналом [05008-1-05008-4]
9) Рентгенівська та раманівська спектроскопія бінарних сполук кремнія (Si2)1 – x(BP)x [05009-1-05009-5]
10) Вплив концентрації нанорідин та профілю потоку на теплопередачу [05010-1-05010-6]
11) Порівняльний аналіз властивостей силіцидів марганцю [05011-1-05011-4]
12) Оптичні та структурні властивості наночастинок ZnSe [05012-1-05012-4]
13) Оптичні та магнітні властивості кремнію з бінарними наносполуками GexSi1 – x [05013-1-05013-5]
14) Дослідження працездатності резонансного перетворювача LLC для застосування в електромобілях [05014-1-05014-6]
15) Контрольоване осадження тонких плівок ZnO методом спінінгового покриття: вплив швидкості спінінгу на мікроструктуру та прозорість плівки [05016-1-05016-8]
16) Визначення параметрів контактного поля сонячного елемента з кількома наногетеропереходами
17) p-i-n фотодіод із захисним кільцем p+ [05018-1-05018-6]
18) Вплив ультразвукової нанокристалічної модифікації поверхні на мікротвердість та механічні властивості на розтяг сталі 316L, отриманої методом Laser Powder Bed Fusion [05019-1-05019-10]
19) Мікроелектронний стимулятор зорових нервів [05020-1-05020-5]
20) Спіновий обмін d-f взаємодії в імпедансному спектрі [05021-1-05021-7]
21) Плазмонні явища у металевій нанокришці [05022-1-05022-10]
22) Вплив електромагнітного та оптичного випромінювання на фізичні та біологічні системи [05023-1-05023-4]
23) Реалізація трифазного Віденського випрямляча для застосувань постійного навантаження з використанням багатоканальної широтно-імпульсної модуляції [05024-1-05024-5]
24) Фізичні та прикладні аспекти наноматеріалів і тонких плівок у нових комунікаційних технологіях [05025-1-05025-5]
25) Аналіз продуктивності підвищувального перетворювача з використанням модельного прогнозуючого контролера [05026-1-05026-5]
26) Охолоджувальна здатність потрійних нанорідин під впливом магнітного поля [05027-1-05027-5]
27) Стабілізація дискретних лінійних систем у скінченному часі з урахуванням змінної затримки з використанням нової нерівності підсумовування [05028-1-05028-6]
28) Космологічна модель хмарних струн Біанкі III типу з об'ємною в'язкістю у загальній теорії відносності [05029-1-05029-3]
29) Ефективне видалення важких металів та органічних барвників з водних розчинів за допомогою оксиду графену, пов'язаного з марганцем: дослідження адсорбції в пакетному режимі [05030-1-05030-5]
30) Самоізольована дводіапазонна MIMO-антена для покращеного рознесення у ISM-діапазоні та для бездротового застосування [05031-1-05031-5]
31) Оптимізація планування поточного цеху для енергоефективності та сталого розвитку у виробництві напівпровідників: порівняльне дослідження алгоритмів NEH та PIG_NEH [05032-1-05032-5]
32) Багаторезонансна штучна магнітна провідна ударна монопольна антена для WBAN застосувань [05033-1-05033-5]
33) Сегментація уражень шкіри за допомогою Double U-Net Framework для покращеного вилучення ознак [05034-1-05034-5]
34) Мікросмужкова патч-антена з виїмчастими кутами для покращеної багатодіапазонної продуктивності [05035-1-05035-5]
35) Модель машинного навчання на основі штучного інтелекту для класифікації напружень у тонкоплівкових матеріалах [05036-1-05036-6]
36) Використання штучного інтелекту для прогнозування електронних структур у наночастинках [05037-1-05037-6]
37) Розробка нового методу оптимізації для оцінки поверхневих каналів на основі тонкоплівкової технології [05038-1-05038-5]
38) Експериментальні дослідження для вивчення впливу легування Ca2+, Dy3+ на структурні та оптичні властивості НЧ ZnO [05039-1-05039-6]
