2025-04-07 美国 来源：其他 作者：王浩然 领域：新材料
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据AZO MATERIALS 4月3日消息，美国太平洋西北国家实验室(PNNL)的研究人员开发了一种机器学习(ML)系统，用于加速薄膜制造中的缺陷检测。该工具是通过边缘自主学习实现合成与控制的自适应可调性（AT SCALE）计划的一部分，支持跨学科努力整合硬件、软件和领域专业知识，以进行自主材料研究。该工具可分析薄膜生长数据并标记出现的变化，比人工做得更快，为未来能够自动调整生长条件而无需人工输入的系统奠定了基础。相关研究成果发表于《Journal of Vacuum Science & Technology A》期刊。
