| Περίληψη: | Η φυσική της αλληλεπίδρασης φωτός - ύλης αποτελεί ένα από τα πιο δύσκολα και εν- διαφέροντα επιστημονικά πεδία, η μελέτη του οποίου έχει οδηγήσει στη σημερινή μας αντίληψη για το φυσικό κόσμο. Ταυτόχρονα, πλήθος τεχνολογιών βασίζονται στους μηχα- νισμούς της αλληλεπίδρασεις φωτός - ύλης και στις οπτικές ιδιότητες των υλικών. Ωστόσο, πλησιάζοντας στο κβαντικό όριο στην κατασκευή δισδιάστατων επιφανειών και μεταϋλι- κών και μελετώντας όλο και μικρότερες νανοεπιφάνειες ανακύπτουν πολλές δυσκολίες. Η παράλληλη αύξηση του όγκου των δεδομένων που απαιτώνται για τις έρευνες ακριβείας θέτει επιπλέον προκλήσεις, ενώ προκύπτουν και θέματα επεξεργασίας τους. Οι μέθοδοι Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν αναδειχθεί σε πολύτιμο εργαλείο της ερευνητικής κοινότητας, καθώς η χρήση τους έχει οδηγήσει στην επίλυση πολλών προβλημάτων σε διαφορετικο- ύς επιστημονικούς κλάδους. Στην παρούσα πτυχιακή εργασία γίνεται μια ανασκόπηση των τεχνικών Τεχνητής Νοημοσύνης όπως αυτές εφαρμόζονται σε προβλήματα της αλλη- λεπίδρασης φωτός - ύλης. Πιο συγκεκριμένα, αρχικά γίνεται μια εισαγωγή στη φυσική και τους μηχανισμούς της αλληλεπίδρασης φωτός - ύλης. Στη συνέχεια, παρουσιάζονται εκτενώς διάφορες τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης, με ιδιαίτερη έμφαση στις μεθόδους Μηχανικής Μάθησης και Βαθιάς Μάθησης. Οι δύο αυτοί κλάδοι της Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν κυριαρχήσει έναντι άλλων προσεγγίσεων, ενώ παράλληλα έχουν επιτύχει εξαιρετικά αποτελέσματα σε μια σειρά από διαφορετικά προβλήματα. Οι εφαρμογές των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης συζητιούνται στο τρίτο κεφάλαιο, όπου παρουσιάζονται διάφορες έρευνες πάνω στη μικροσκοπία και τη φασματοσκοπία, τη φωτονική και την επιστήμη των υλικών. Τέλος, εξετάζονται διάφορες εμπορικές εφαρμογές και κάποιες προσπάθεις εταιρειών για την παραγωγή προϊόντων ή υπηρεσιών βασιζόμενες στη σύνδεση Τεχνητής Νοημοσύνης και της αλληλεπίδρασης φωτός - ύλης, ενώ πραγματοποιείται μια εκτίμηση των μελλοντικών προκλήσεων αυτού του ερευνητικού τομέα.
|
|---|
