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해외동향기술

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포토닉 나노 구조 개선에 도움을 주는 머신 러닝 ndsl 상세보기

과학기술분류

생명과학;물리학

저자

KISTI 미리안 글로벌동향브리핑

키워드

1. 머신 러닝,포토닉 나노 구조,황화 납,양자점,암 마커 2. machine learning,photonic nanostructure,lead sulfide,quantum dot,cancer marker

등록일

20180929

NDSL OPENAPI

초록
나노 구조는 기하학이 특정 조건을 충족시키고 입사광의 파장과 일치하면 광 센서의 감도를 엄청나게 증가시킬 수 있다. 이것은 빛의 전자기장이 국소 나노 구조에 의해 크게 증폭되거나 감소될 수 있기 때문이다. HZB 젊은 연구원 그룹 (Young Investigator Group) 'Nano-SIPPE'는 이러한 종류의 나노 구조를 개발하기 위해 노력하고 있다. 컴퓨터 시뮬레이션은 이를 위한 중요한 도구이다. Nano-SIPPE 팀은 최근 머신 러닝 (machine learning)을 사용하여 나노 구조에서 필드 분포의 가장 중요한 패턴을 확인하여 실험 결과를 처음으로 매우 잘 설명했다 (Communication Physics, 'Machine learning classification for field distributions of photonic modes'). 이 논문에서 조사된 포토닉 나노 구조는 황화 납 (lead sulphide)으로 만들어진 양자점 (quantum dot)으로 코팅된 규칙적인 홀 패턴을 갖는 실리콘 층으로 구성된다. 레이저로 여기되면, 국부적인 필드 증폭에 가까운 양자점은 정렬되지 않은 표면보다 훨씬 많은 빛을 방출한다. 이것은 레이저 광이 어떻게 나노 구조와 상호 작용하는지 경험적으로 증명할 수 있게 한다. 연구팀은 나노 구조의 개별 매개변수가 변할 때 일어나는 일을 체계적으로 기록하기 위해 쭈세 베를린 연구소 (Zuse Institute Berlin)에서 개발한 소프트웨어를 사용하여 각 매개변수 세트에 대한 3 차원 전기장 분포를 계산한다. 머신 러닝을 기반으로 다른 컴퓨터 프로그램에 의해 분석된 엄청난 양의 데이터를 가졌다. 컴퓨터는 약 45,000 개의 데이터 레코드를 검색하여 약 10 개의 서로 다른 패턴으로 그룹화했다. 마지막으로 나노 홀의 다양한 특정 영역에서 필드가 증폭되는 세 가지 기본 패턴을 확인하는데 성공했다. 이를 통해 여기 증폭을 기반으로 하는 광결정 멤브레인을 사실상 모든 용도에 최적화할 수 있다. 이는 일부 생체 분자가 구멍 가장자리를 따라 우선적으로 축적되기 때문이다. 예를 들어 다른 응용 생물학은 응용 분야에 따라 구멍 사이의 평탄면을 선호하기 때문이다. 올바른 기하학과 빛에 의한 적당한 여기로, 최대 전계 증폭은 원하는 분자의 부착 위치에서 정확히 생성될 수 있다. 이것은 암 마커에 대한 광 센서의 감도를 개별 분자의 수준으로 증가시킨다.