Разработка ИИ-инструмента для систематического просмотра научных статей, содержащих ИК-спектры нано- и микрочастиц нитрида бора

Аннотация

В данной работе представлен метод создания нейронной сети и его применение для изучения данных об оптических свойствах нано- и микрочастиц гексагонального нитрида бора. В частности, метод анализирует данные о поглощении электромагнитного излучения в инфракрасной области. В работе показано, как современные алгоритмы обработки естественного языка и глубокого обучения могут быть использованы для автоматизации поиска и анализа необработанных данных. В работе мы применяем глубинные нейросетевые модели, включая сверточную нейронную сеть (CNN) для анализа инфракрасных спектров и трансформаторы (SciBERT, ChemBERTa) для анализа текстовой информации. Мультимодальное обучение, объединяющее CNN и семантический анализ текстов, было разработано для обработки гетерогенных данных.