هرچند هوش مصنوعی یکی از موتورهای محرک نوآوری در فناوری نانو است، اما بهرهگیری از آن با چالشهایی جدی روبهرو ست. اصلیترین مانع، کمبود دادههای باکیفیت و قابل دسترس است؛ دادههایی که برای آموزش الگوریتمهای یادگیری ماشین و پیشبینی دقیق خواص مواد ضروریاند. در کنار این مساله، پیچیدگی ادغام خروجی مدلهای هوش مصنوعی با تجهیزات پیشرفته نانویی و زمانبر بودن فرآیند ارتقا مانعی دیگر بر سر راه توسعه این حوزه محسوب میشود.
به گزارش شبکه خبری ایران۲۴ از ایسنا، هرچند پژوهشگران و صنایع با اتکا به الگوریتمهای یادگیری ماشین و پردازش دادههای کلان توانستهاند روند کشف، طراحی و تولید مواد نانویی را تسریع کنند. با این حال، این همافزایی شگرف در کنار فرصتهای بیسابقه، چالشهایی بنیادین را نیز به همراه دارد که در صورت نادیده گرفتن میتواند مانع رشد و تجاریسازی گسترده آن شود.