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MIT研究人员使用人工智能发现材料中的原子缺陷
MIT研究人员开发出一种AI模型，能够使用非侵入性中子散射技术对材料缺陷进行分类和定量分析。该模型基于2000种不同半导体材料训练，可同时检测材料中多达6种点缺陷，这是传统技术无法实现的。研究团队通过机器学习分析材料的振动频谱数据，成功预测了缺陷类型和浓度，最低可检测0.2%的缺陷浓度。这项技术为半导体、太阳能电池等产品的精确缺陷控制提供了新方向。
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