在纳米材料中扩大机器学习的视野,到状纳米结构

Vera Kuznetsova1, Áine Coogan1, Dmitry Botov2,3

  • 1School of Chemistry, CRANN and AMBER Research Centres, Trinity College Dublin, College Green, Dublin, D02 PN40, Ireland.

概括

机器学习 (ML) 可以加速纳米技术研究,特别是对于性纳米材料. 本综述指导了对奇拉材料的ML应用,突出了它们在光学活性和enantioselectivity方面的潜力.