論文の概要: Modeling and Optimizing Laser-Induced Graphene

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14257v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 18:08:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-02 12:55:12.491115
• Title: Modeling and Optimizing Laser-Induced Graphene
• Title（参考訳）: レーザ誘起グラフェンのモデリングと最適化
• Authors: Lars Kotthoff and Sourin Dey and Vivek Jain and Alexander Tyrrell and Hud Wahab and Patrick Johnson
• Abstract要約: レーザ誘起グラフェンの生成の最適化を記述したデータセットを提供する。 提供するデータセットに基づいて,3つの課題を提起します。 興味のあるユーザにとっての出発点として、図解的な結果と、それらを生成するためのコードを提示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.8912133964006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A lot of technological advances depend on next-generation materials, such as graphene, which enables a raft of new applications, for example better electronics. Manufacturing such materials is often difficult; in particular, producing graphene at scale is an open problem. We provide a series of datasets that describe the optimization of the production of laser-induced graphene, an established manufacturing method that has shown great promise. We pose three challenges based on the datasets we provide -- modeling the behavior of laser-induced graphene production with respect to parameters of the production process, transferring models and knowledge between different precursor materials, and optimizing the outcome of the transformation over the space of possible production parameters. We present illustrative results, along with the code used to generate them, as a starting point for interested users. The data we provide represents an important real-world application of machine learning; to the best of our knowledge, no similar datasets are available.
• Abstract（参考訳）: 多くの技術進歩は、グラフェンのような次世代の材料に依存している。 このような材料を製造することはしばしば困難であり、特にスケールでグラフェンを製造することはオープンな問題である。 我々は,レーザー誘起グラフェンの生産の最適化を記述した一連のデータセットを提供する。 我々は, 生産過程のパラメータに対するレーザー誘起グラフェン生成の挙動のモデル化, 異なる前駆物質間のモデルと知識の伝達, 可能な生産パラメータの空間上の変換結果の最適化の3つの課題を提示する。 興味のあるユーザのための出発点として,その生成に使用するコードとともに,図示的な結果を提示します。 私たちが提供しているデータは、機械学習の重要な現実世界の応用であり、私たちの知る限り、類似したデータセットは利用できない。

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