이 팀의 접근 방식은 고속 카메라를 사용하여 액체 폼 내에서 기포의 움직임으로 형성된 복잡한 패턴을 포착하는 것입니다. 이러한 기록은 전통적인 방법을 사용하여 분석하기가 어려울 수있는 풍부한 데이터를 제공합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 연구원들은 개별 거품을 자동으로 식별하고 추적 할 수있는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 폼의 진화를 자세히 연구 할 수있었습니다.
이 연구의 주요 결과 중 하나는 액체 폼의 진화가 세 가지 다른 단계로 분류 될 수 있다는 것입니다. 초기 단계에서, 폼은 기포가 재 배열되어 표면 에너지를 최소화함에 따라 급격한 변화를 겪습니다. 그 다음에는 거품이 거칠어지는 중간 단계가 이어지며, 더 작은 거품이 더 작은 거품을 자랍니다. 마지막으로, 거품은 조잡한 과정이 크게 느려지는 정상 상태에 도달합니다.
연구원의 기계 학습 접근법은 전통적인 분석 방법에 비해 몇 가지 장점을 제공합니다. 통계적으로 유의 한 데이터를 제공하여 많은 수의 기포를 동시에 추적 할 수 있습니다. 또한, 폼 구조의 미묘한 변화를 식별 할 수있게되며, 이는 폼 진화를 유발하는 기본 메커니즘을 이해하는 데 중요 할 수 있습니다.
이 연구는 액체 폼 연구 분야에서 중요한 발전을 나타내며, 이러한 복잡한 시스템의 행동을 이해하고 제어하기위한 새로운 길을 열어줍니다. 연구원들이 개발 한 머신 러닝 기술은 액체 폼 분석에 혁명을 일으키고 고유 한 특성을 활용하는 새로운 기술의 개발에 기여할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
결론적으로, 연구원의 연구는 액체 폼의 역학을 연구하고 그들의 진화를 지배하는 복잡한 메커니즘을 풀기위한 강력한 도구를 제공합니다. 고속 이미징과 기계 학습을 결합함으로써 이러한 시스템의 행동에 대한 전례없는 통찰력을 얻었으며 다양한 과학 및 산업 분야의 미래 혁신을위한 길을 열었습니다.
