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dc.creatorFlores Salazar, Mario
dc.creatorFrausto Avila, Christian Mateo
dc.creatorDe Jesus Bautista, Javier
dc.creatorPolumati, Gowtham
dc.creatorMuñiz Martínez, Barbara
dc.creatorSekhar Reddy, Chandra
dc.creatorHernández Vázquez, Miguel Angel
dc.creatorStrupiechonski,Elodie
dc.creatorSahatiya, Parikshit
dc.creatorQuiroz Juárez, Mario
dc.creatorAlan De Luna Bugallo, Andres
dc.date.accessioned2025-10-21T01:02:21Z
dc.date.available2025-10-21T01:02:21Z
dc.date.issued2024-10-04
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3873
dc.descriptionArtículo académico que presenta un avance en la síntesis de disulfuro de renio (ReS₂) mediante deposición química en fase de vapor a presión atmosférica (APCVD). Utiliza aprendizaje automático para optimizar parámetros clave como temperatura, flujo de gas y posición del precursor, mejorando el tamaño y la cobertura de las escamas cristalinas. Este enfoque demuestra cómo la inteligencia artificial puede controlar procesos complejos para avanzar en la producción a mayor escala de materiales semiconductores 2D con aplicaciones tecnológicas.
dc.publisherNanotechnology
dc.subjectAutomatización de tareas
dc.subject.classificationCiencias Biológicas Químicas y de la Salud
dc.titleImproving the coverage area and flake size of ReS2 through machine learning in APCVD
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Centro de Física Aplicada y Tecnología Avanzada
dc.subject.keywordsMateriales 2D
dc.subject.keywordsMateriales semiconductores
dc.subject.keywordsTransferencia de tecnología en materiales avanzados
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1088/1361-6528/ad7e2e
dc.identifier.bibliographiccitationFlores-Salazar, M., Avila, C. M. F., De Jesús Bautista, J. A., Polumati, G., Martínez, B. A. M., Reddy, K. C. S., Hernández-Vázquez, M. A., Strupiechonski, E., Sahatiya, P., Quiroz-Juarez, M. A., & De Luna Bugallo, A. (2024). Improving the coverage area and flake size of ReS2 through machine learning in APCVD. Nanotechnology. 35(50). https://doi.org/10.1088/1361-6528/ad7e2e
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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