Insights into the Machine Learning Predictions of the Optical Response of Plasmon@Semiconductor Core-Shell Nanocylinders
Notice bibliographique
Résumé
The application domain of deep learning (DL) has been extended into the realm of nanomaterials, photochemistry, and optoelectronics research. Here, we used the combination of a computer vision technique, namely convolutional neural network (CNN), with multilayer perceptron (MLP) to obtain the far-field optical response at normal incidence (along cylinder axis) of concentric cylindrical plasmonic metastructures such as nanorods and nanotubes. Nanotubes of Si, Ge, and TiO2 coated on either their inner wall or both their inner and outer walls with a plasmonic noble metal (Au or Ag) were thus modeled. A combination of a CNN and MLP was designed to accept the cross-sectional images of cylindrical plasmonic core-shell nanomaterials as input and rapidly generate their optical response. In addition, we addressed an issue related to DL methods, namely explainability. We probed deeper into these networks’ architecture to explain how the optimized network could predict the final results. Our results suggest that the DL network learns the underlying physics governing the optical response of plasmonic core-shell nanocylinders, which in turn builds trust in the use of DL methods in materials science and optoelectronics.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».