杜克科研課題

利用機器學習的納米材料合成預測

課題簡介

納米材料，即在三維空間中至少一個維度的尺寸小于100納米的先進材料。在納米尺度下，量子限域效應以及表面效應廣泛存在，因此，納米材料具有特殊而優(yōu)異的光、電、磁等性質(zhì)。但是因其性質(zhì)對于尺寸和形狀的敏感性，在合成階段對于納米材料尺寸和形狀的控制顯得至關(guān)重要。然而，由于化學反應的復雜性，研究人員往往只能對納米材料的尺寸進行粗糙的控制。

本課題旨在利用近年來快速發(fā)展的機器學習技術(shù)對納米材料的合成進行預測。輸入反應物濃度、pH值、溫度等基本的反應條件后，利用訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡矩陣進行處理并輸出反應產(chǎn)物的形貌，實現(xiàn)對于特定尺寸和形貌的納米材料的精確合成。

 

科研方法

AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進行預測，從而獲得科學發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點。

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研已被廣泛地應用于各個領(lǐng)域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬，使用傳統(tǒng)的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。

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課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

1. 英文：
（1）具備基本的學術(shù)英語閱讀能力；
（2）接觸過英文寫作，有論文寫作經(jīng)驗者更佳；

 

2. 數(shù)學：
（1）對數(shù)學的基礎(chǔ)知識和概念有一定的認識

 

3. 計算機：
（1）Python 編程基礎(chǔ)
（2）以Pybrain庫為主的神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)基礎(chǔ)

 

4. 物理與化學
（1）對物理和化學的基礎(chǔ)知識和概念有一定的認識