Искусственный интеллект и машинное обучение для плазмонного и поверхностно-усиленного сенсинга

Плазмонный сенсинг представляет собой активно развивающуюся область, в которой оптические свойства поверхностных плазмонов используются для создания аналитических сенсоров, в частности для биомедицинских, экологических задач и обеспечения безопасности пищевых продуктов. При облучении плазмон-активного наноматериала светом усиление электрического поля приводит к увеличению рассеяния, поглощения и люминесценции молекул соответственно в методах поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния (SERS), поверхностно-усиленного инфракрасного поглощения (SEIRA) и флуоресценции, усиленной металлом (MEF), а также к созданию высокочувствительных рефрактометрических сенсоров на основе поверхностного плазмонного резонанса (SPR) и локализованного поверхностного плазмонного резонанса (LSPR). Появление нового поколения инструментов искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) открывает возможности для дальнейшего совершенствования дизайна, синтеза и характеристики плазмонных материалов, улучшения обработки сигналов и анализа изображений в экспериментах по плазмонному сенсингу, а также создания сенсоров с повышенными чувствительностью, селективностью и устойчивостью. В обзоре сначала формируются базовые представления о плазмонном сенсинге и AI/ML, затем обсуждаются возможности проектирования сенсоров и анализа данных с использованием AI/ML, после чего рассматриваются приложения, в которых AI/ML обеспечивает дополнительные преимущества в плазмонном сенсинге. В заключение приводится обзор перспективных направлений развития этой области.