Multi-objective Bayesian Optimization with Human-in-the-Loop for Flexible Neuromorphic Electronics Fabrication
이 논문은 유연한 뉴로모픽 전자소자 제조 시 광선형 경화 공정의 최적 조건을 찾기 위해 다목적 베이지안 최적화와 실패 실험 데이터를 활용하는 인간-인-더-루프 (HITL) 프레임워크를 결합하여 실험 효율성을 극대화하고 소자 특성을 정밀하게 제어하는 방법을 제시합니다.