Machine Learning for Shape Memory Graphene Nanoribbons and Applications in Biomedical Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Shape memory materials have been playing an important role in a wide range of bioengineering applications. At the same time, recent developments of graphene-based nanostructures, such as nanoribbons, have demonstrated that, due to the unique properties of graphene, they can manifest superior electronic, thermal, mechanical, and optical characteristics ideally suited for their potential usage for the next generation of diagnostic devices, drug delivery systems, and other biomedical applications. One of the most intriguing parts of these new developments lies in the fact that certain types of such graphene nanoribbons can exhibit shape memory effects. In this paper, we apply machine learning tools to build an interatomic potential from DFT calculations for highly ordered graphene oxide nanoribbons, a material that had demonstrated shape memory effects with a recovery strain up to 14.5% for 2D layers. The graphene oxide layer can shrink to a metastable phase with lower constant lattice through the application of an electric field, and returns to the initial phase through an external mechanical force. The deformation leads to an electronic rearrangement and induces magnetization around the oxygen atoms. DFT calculations show no magnetization for sufficiently narrow nanoribbons, while the machine learning model can predict the suppression of the metastable phase for the same narrower nanoribbons. We can improve the prediction accuracy by analyzing only the evolution of the metastable phase, where no magnetization is found according to DFT calculations. The model developed here allows also us to study the evolution of the phases for wider nanoribbons, that would be computationally inaccessible through a pure DFT approach. Moreover, we extend our analysis to realistic systems that include vacancies and boron or nitrogen impurities at the oxygen atomic positions. Finally, we provide a brief overview of the current and potential applications of the materials exhibiting shape memory effects in bioengineering and biomedical fields, focusing on data-driven approaches with machine learning interatomic potentials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».