Şimdi Berkeley Lab bilim insanları her iki problem için de kullanılabilen bir makine öğrenme modeli geliştirdiler. (bilinen bir yapının optik özelliklerini hesaplamak ve istenen optik özelliklere sahip bir yapı tasarlamak için) Bilim insanlarının çalışmaları Cell Reports Physical Science'da yayınlandı.

Araştırmacılardan Sean Lubner, "Modelimiz çift yönlü olarak yüksek doğrulukta çalışıyor ve yorumlanması, metal ve dielektrik malzemelerin ışıkla nasıl etkileşime girdiğine dair veriler verebiliyor" diyor.

Lubner, siyah karbon gibi aerosollerin iklim değişikliği üzerindeki etkisini hesaplamak için doğal dünyada ışıma özelliklerinin (optik özellikleri içeren) anlaşılmasının da eşit derecede önemli olduğunu belirtiyor.

Bu çalışmada önerilen makine öğrenimi modeli, deneysel olarak üretilebilen yaklaşık 16.000 çeşitli şekil ve malzemeden parçacıklardan alınan spektral emisivite verileri üzerine eğitildi.