一种众所周知的方法是使用机器学习算法来评估实验数据并确定重要的属性，例如层数、缺陷密度或导热率。
这些模型可以通过处理大型数据集并提取有用信息来快速可靠地表征石墨烯材料的质量。
预测建模：发挥石墨烯的潜力
机器学习模型对于预测基于石墨烯的系统的属性和功能非常有用。
研究人员可以开发预测工具，通过根据当前数据训练模型来加速基于石墨烯的设备的设计和优化。
例如，机器学习技术可以帮助设计适合某些应用的高性能石墨烯材料，或开发具有所需电性能的创新石墨烯晶体管。
借助机器学习的预测能力，研究人员可以有效地探索大型设计领域并发现新的研究方向。
通过机器学习辅助搜索增强发现
机器学习为科学家提供了分析复杂数据、发现趋势并指 利比里亚电子邮件列表 导实验和理论研究的有效工具，从而加速了石墨烯研究。
机器学习算法可以找到独特的模式或联系，而这些模式或联系由于其处理和分析非常大的数据集的能力而不会被报告。
研究人员可以利用这种能力来优化实验条件，预测材料的行为，并获得对石墨烯特性和潜在应用的新见解。
机器学习解决石墨烯特性的准确预测
石墨烯因其令人惊叹的特性而受到深入研究，然而，现有的计算经常产生相互矛盾的结论。
传统的经验能力难以表达石墨烯的独特性质。
另一方面，机器学习（ML）技术提供了一种有前途的替代方案。 本研究使用高斯近似势 (GAP) 技术来生成石墨烯的 ML 原子间势。
使用密度泛函理论 (DFT) 模拟（包括能量、力和暴力应力）的大型数据库进行训练后，GAP 功能可以准确预测原子力、热膨胀和声子谱。
机器学习功能为研究石墨烯的动态行为以及扩散过程和核量子效应等现象提供了一种经济高效且精确的选择。
机器学习和石墨烯创新的未来
机器学习在石墨烯研究中的整合为未来的发展带来了巨大的希望。
机器学习技术可能会提高我们对石墨烯基本特性的理解，促进新型石墨 BLB 目录 烯材料的发现，并随着实际应用的发展加速其发展。
此外，机器学习可以在优化石墨烯制造工艺、解决规模化和质量控制问题方面发挥重要作用，从而为基于石墨烯的技术的广泛商业化和集成铺平道路。
决定
最后，机器学习已经成为石墨烯研究领域的游戏规则改变者。
机器学习使研究人员能够利用其数据分析功能、预测建模功能和优化功能，加速发现、解开石墨烯的神秘面纱，并推动这种神奇材料的创新。
随着机器学习和石墨烯研究之间的合作不断扩大，我们可以预期重大突破将改变行业，并在各个学科中充分发挥石墨烯的潜力。
