ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
ABSTRACT Nonlinear optical (NLO) processes, particularly second‐ and third‐harmonic generation (SHG and THG), are central to modern photonics, enabling frequency conversion, ultrafast signal processing, and nonlinear imaging technologies. The discovery and optimization of efficient NLO materials remain challenging due to the complex interplay between structural symmetry, electronic band structure, and higher‐order light‐matter interactions, as well as the high cost and limited scalability of conventional experimental and computational approaches. Machine learning (ML) is increasingly adopted as a complementary framework to accelerate the prediction, screening, and inverse design of nonlinear susceptibilities. However, existing efforts remain fragmented, often limited to χ (2) ‐dominated systems, constrained material classes, and non‐standardized benchmarking practices, while higher‐order nonlinearities such as χ (3) remain underexplored. In this review, ML methodologies applied to SHG and THG are critically synthesized, with emphasis on descriptor design, dataset construction, model architectures, performance evaluation, and uncertainty quantification. Key challenges, including data scarcity, dataset heterogeneity, limited transferability, and insufficient incorporation of physical constraints, are systematically analyzed. Benchmarking considerations are discussed, and a roadmap for physics‐informed and uncertainty‐aware ML frameworks is outlined to support reproducible and scalable discovery of advanced NLO materials.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 70/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Crystal Structures and Properties · Photorefractive and Nonlinear Optics · Advanced Fiber Laser Technologies
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Ramin Khezri · Chulalongkorn University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง