据科情智库8月16日消息，美国麻省理工学院研究人员开发了一种能够加快新合成电子材料表征速度的计算机视觉技术，提升了对电子材料的表征速度。研究人员开发了两种新的计算机视觉算法来自动解释电子材料图像：一种用于估计带隙，旨在处理来自高细节、高光谱图像的视觉数据；另一种用于确定稳定性，分析标准RGB图像，并根据材质颜色随时间的变化来评估材质的稳定性。新算法带隙和稳定性的测量准确率分别为98.5%和96.9%，与专家的手动测量相比速度快85倍。研究人员计划将这项技术整合到全自动材料筛选系统中，其应用将涵盖半导体材料的多个领域，不仅能简化繁琐的材料表征流程，更能在根本上缩短新材料从实验室到实际应用的时间，加速材料科学的进展，有助于促使太阳能电池、晶体管、LED及电池等技术加速提升其性能。相关研究成果发表在《自然·通讯》期刊。

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