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Machine learning-based optimal control for colloidal self-assembly
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AI
DOI：10.1002/aic.70389.png)
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摘要
En 中文
实现对胶体自组装进入特定图案的精确控制仍然是一个长期存在的挑战，这归因于复杂的过程动力学。近年来，基于机器学习的状态表示和基于强化学习的控制策略已开始在领域内逐渐积累人气，显示出作为可自动化和通用化方法制备图案化胶体自组装的巨大潜力。在本工作中，我们提出了一种基于机器学习的最优控制框架，结合无监督学习和图卷积神经网络进行状态表示，以及基于深度强化学习的最优控制策略计算，旨在提供一种可潜在推广至其他多体自组装系统的数据驱动控制策略。通过布朗动力学模拟，我们证明了其相较于传统序参数状态描述的优越性能，并展示了其在电场介导系统中获得有序二维球形胶体自组装的有效性，实际成功率达到了97%。
Keyword:
colloidal self-assembly
deep Q-learning
graph convolutional neural network
machine learning
optimal control
期刊
IF:
4
论文数:
1.1W
被引数:
2.9W
机构
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