Tuning of Atomic Layer Deposition Pulse Time through Physics-Informed Bayesian Active Learning
Este artigo apresenta um framework de aprendizado ativo bayesiano informado por física que integra um modelo de adsorção de Langmuir com uma estratégia de estimativa de parâmetros em dois estágios para ajustar autônoma e eficientemente os tempos de pulso da Deposição em Camada Atômica, alcançando convergência mais rápida, maior precisão de previsão e uso significativamente reduzido de precursor em comparação com abordagens padrão baseadas em dados.