据新材料快讯2月24日消息，澳大利亚莫纳什大学研究人员使用定量偏振光学显微镜的数据集开发了一种机器学习算法，可在14分钟内无偏见地表征石墨烯的性质和质量。该方法能够分辨从亚纳米级到微米级的堆叠物，并测量剥离石墨烯/氧化石墨烯的的尺寸、厚度和浓度，这为开发能源和热先进产品开辟了道路。研究成果将对数十亿美元石墨烯产业产生重大影响，将帮助全球数百家石墨烯或氧化石墨烯制造商迅速提高石墨烯的质量和可靠性。
论文信息：A High Throughput and Unbiased Machine Learning Approach for Classification of Graphene Dispersions, 2020年8月25日刊登于《advanced science》。
论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202001600
