Оптические свойства металлических наночастиц можно описать аналитическим способами, однако они применимы только к строго определенным формам в однородной среде. Численные методы, такие как метод конечных элементов, позволяют моделировать более сложные структуры, но точны лишь для упорядоченных систем, не учитывая хаотичное распределение и коллективные эффекты взаимодействия частиц. Актуальной задачей остается предсказательное моделирование оптических, морфологических и структурных особенностей наночастиц. Для анализа изображений с множеством частиц применяются методы глубокого обучения, которые позволяют точно обнаруживать и сегментировать частицы, а также предсказывать оптические свойства для изображений, полученных с помощью сканирующего электронного микроскопа (СЭМ).

Тучин В.С., Дададжанов Д.Р. (науч. рук. Дададжанов Д.Р.) Разработка метода анализа изображений металлических наночастиц на основе глубокого обучения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15771