Carregant...
Tipus de document
Treball de fi de grauData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/223242
Prediction of the band gap in 2D materials using active learning
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
Accurate band gap prediction of two-dimensional materials holds significant scientific and technological value for the development of electronic and optoelectronic devices. In contrast to the high computational cost associated with traditional first-principles methods, machine learning offers a promising and cost-effective alternative for band gap prediction. In this work, we demonstrate that the combination of artificial neural networks and an active learning algorithm leads to a highly data-efficient method for predicting band gaps of 2D materials while maintaining accuracy, with L1-regularization analyzing feature selection. This approach achieves a computational cost reduction by shrinking the original dataset by 80% compared to traditional training approaches
Descripció
Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2025, Tutor: Jose Hugo Garcia
Matèries (anglès)
Citació
Col·leccions
Citació
QUIÑONES ANDRADE, Alba. Prediction of the band gap in 2D materials using active learning. [consulta: 24 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/223242]