Multimodal Machine Learning for Integrating Heterogeneous Analytical Systems
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم الآلي متعدد الوسائط وقابل للتفسير يدمج بيانات تحليلية متباينة من المجهر الإلكتروني الماسح (SEM)، ورامان، والامتزاز الغازي، والقياسات الكهربائية لتوصيف أغشية الأنابيب النانوية الكربونية، مما يثبت أن النماذج غير الخطية مثل (XGBoost) يمكنها التنبؤ بخصائص المواد بدقة مع توفير رؤى ذات مغزى فيزيائي حول العلاقات الكامنة بين البنية والخواص.