Tekoälyn ja fysiikan fuusio: CVD:n teknologinen innovaatio Nobel-palkinnon takana

Äskettäin julkistettu vuoden 2024 fysiikan Nobelin palkinto on tuonut ennennäkemättömän paljon huomiota tekoälyn alaan. Amerikkalaisen John J. Hopfieldin ja kanadalaisen Geoffrey E. Hintonin tekemä tutkimus on hyödyntänyt koneoppimistyökaluja tarjotakseen uusia oivalluksia nykypäivän monimutkaiseen fysiikan maailmaan. Tämä saavutus ei ole vain tärkeä virstanpylväs tekoälyteknologiassa, vaan se edustaa myös syvää integraatiota fysiikan ja tekoälyn välillä.

Mikä on kemiallisen höyrysaostuksen (CVD) merkitys fysiikassa ja mitä haasteita se kohtaa?

Kemiallinen höyrypinnoitustekniikka (CVD).Sillä on monipuolinen merkitys fysiikassa, ja se toimii keskeisenä materiaalin valmistustekniikkana samalla kun sillä on keskeinen rooli fysiikan tutkimuksen ja sovellusten edistämisessä. CVD mahdollistaa materiaalin kasvun tarkan hallinnan atomi- ja molekyylitasolla. Kuten kuvassa 1 havainnollistetaan, tämä tekniikka sisältää kaasu- tai höyryfaasisia aineita, jotka käyvät läpi kemiallisia reaktioita kiinteillä pinnoilla muodostaen kiinteitä kerrostumia, mikä tuottaa erilaisia ​​korkean suorituskyvyn kalvoja ja nanorakenteisia materiaaleja. Tämä kyky on elintärkeä fysiikassa, jotta voidaan ymmärtää ja tutkia materiaalien mikrorakenteiden ja niiden makroskooppisten ominaisuuksien välistä suhdetta, sillä sen avulla tutkijat voivat tutkia materiaaleja, joilla on tietyt rakenteet ja koostumukset, jolloin he saavat syvällistä tietoa niiden fysikaalisista ominaisuuksista.

Lisäksi,CVD-tekniikkaaon keskeinen menetelmä erilaisten toiminnallisten kalvojen valmistamiseksi puolijohdelaitteessa. Sitä voidaan käyttää esimerkiksi kasvattamiseensilikoni-yksikideepitaksikerrokset, III-V puolijohteet, kuten galliumarsenidi, ja II-VI puolijohteet yksikiteiset epi-kerrokset, sekä kerrostetaan erilaisia ​​seostettuja puolijohteita yksikideepitaksiaalisista kalvoista ja polypiikalvoista. Nämä materiaalit ja rakenteet muodostavat perustan nykyaikaisille elektronisille ja optoelektronisille laitteille. Lisäksi CVD-teknologialla on merkittävä rooli tutkimusaloilla, kuten optisissa materiaaleissa, suprajohtavissa materiaaleissa ja magneettisissa materiaaleissa. CVD:n avulla voidaan syntetisoida ohuita kalvoja, joilla on tietyt optiset ominaisuudet optoelektronisten laitteiden ja optisten antureiden sovelluksiin.

Eduistaan ​​huolimatta CVD-tekniikka kohtaa käytännön sovelluksissa useita haasteita, kuten:

Korkean lämpötilan ja korkean paineen olosuhteet: CVD vaatii usein korkeita lämpötiloja tai paineita, mikä rajoittaa käytettävien materiaalien tyyppejä ja lisää energiankulutusta ja kustannuksia.

Herkkyys parametreille: CVD-prosessi on erittäin herkkä reaktio-olosuhteille, ja pienetkin vaihtelut voivat vaikuttaa lopputuotteen laatuun.

CVD-järjestelmien monimutkaisuus: Prosessi on herkkä rajaolosuhteille, siinä on merkittävää epävarmuutta ja sitä voi olla vaikea hallita toistettavasti, mikä saattaa vaikeuttaa materiaalin kehitystä.

Miten toimiiChemical Vapor Deposition (CVD) -tekniikkaHyötyä koneoppimisesta?

Näiden haasteiden edessä koneoppiminen tehokkaana data-analyysityökaluna on osoittanut potentiaalia käsitellä joitakin näistä ongelmista CVD-alalla. Tässä on tapauksia koneoppimissovelluksista CVD-tekniikassa:

(1) CVD:n kasvun ennustaminen: Koneoppimisalgoritmit voivat oppia laajasta kokeellisesta tiedosta ennustaakseen sydän- ja verisuonitautien kasvutuloksia eri olosuhteissa, mikä ohjaa kokeellisten parametrien säätämistä. Kuten kuvassa 1 näkyy, Singaporen Nanyangin teknillisen yliopiston tutkimusryhmä käytti luokitusalgoritmeja koneoppimisessa ohjaamaan kaksiulotteisten materiaalien CVD-synteesiä. Analysoimalla varhaisia ​​koetietoja he ennustivat menestyksekkäästi molybdeenidisulfidin (MoS2) kasvuolosuhteet, mikä paransi merkittävästi kokeiden onnistumisastetta ja vähensi kokeiden määrää.

Kuva 1: Koneoppimisen ohjaama materiaalisynteesi. (a) Materiaalikehityksen välttämätön osa: materiaalisynteesi. (b) Luokitusmallit helpottavat kaksiulotteisten materiaalien kemiallista höyrypinnoitussynteesiä (CVD) (ylhäällä); regressiomallit ohjaavat rikin ja typellä seostettujen fluoresoivien kvanttipisteiden hydrotermistä synteesiä (alhaalla).

Toisessa tutkimuksessa, kuten kuvassa 2 on esitetty, koneoppimista käytettiin analysoimaan grafeenin kasvukuvioita CVD-järjestelmissä. Kehittämällä alueehdotuksen konvoluutiohermoverkkoja (R-CNN), tutkijat pystyivät automaattisesti mittaamaan ja analysoimaan grafeenin koon, peiton, verkkoalueen tiheyden ja kuvasuhteen. Myöhemmin keinotekoisia hermoverkkoja (ANN) ja tukivektorikoneita (SVM) käytettiin korvaavien mallien kehittämiseen korrelaation päättelemiseksi.CVD-prosessimuuttujat ja mitatut spesifikaatiot. Tämä menetelmä mahdollistaa grafeenisynteesin simuloinnin ja määrittää kokeelliset olosuhteet, jotka ovat välttämättömiä suuren raekoon ja alhaisen domeenitiheyden grafeenin tuottamiseksi, mikä säästää merkittävästi aikaa ja kustannuksia.

Kuva 2: Grafeenin kasvukuvioiden koneoppimisennuste CVD-järjestelmissä

(2) Automatisoitu CVD-prosessi: Koneoppimisen avulla voidaan kehittää automatisoituja järjestelmiä, jotka valvovat ja säätävät parametreja reaaliajassa CVD-prosessin aikana, mikä saavuttaa tarkemman ohjauksen ja korkeamman tuotannon tehokkuuden. Kuten kuvasta 3 näkyy, Xidianin yliopiston tutkimusryhmä käytti syvää oppimista voittaakseen haasteen, joka liittyy CVD:n valmistamien kaksikerroksisten kaksiulotteisten materiaalien pyörimiskulman tunnistamiseen. Keräämällä CVD:llä valmistetun MoS2:n väriavaruuden ja käyttämällä semanttista segmentointia konvoluutiohermoverkkoja (CNN) he pystyivät tunnistamaan tarkasti ja nopeasti MoS2:n paksuuden. Sitten he kouluttivat toisen CNN-mallin ennustamaan tarkasti CVD:llä kasvatettujen kaksikerroksisten TMD-materiaalien pyörimiskulman. Tämä menetelmä ei ainoastaan ​​parantanut näytteiden tunnistamisen tehokkuutta, vaan tarjosi myös uuden paradigman syväoppimisen soveltamiseen materiaalitieteen alalla.

Kuva 3: Syväoppimismenetelmä kaksikerroksisten kaksiulotteisten materiaalien pyörimiskulman tunnistamiseen

Näkymät

Nobel-palkinnon julkistaminen muistuttaa jälleen kerran, että tekoälyn ja fysiikan yhdistäminen tuo lisää innovaatioita ja läpimurtoja. Meillä on syytä uskoa, että koneoppimisteknologian edistyessä edelleenkemiallinen höyrypinnoitustekniikkakohtaa uusia kehitysmahdollisuuksia tulevaisuudessa. Kaikki tämä ennakoi uuden aikakauden aamunkoittoa, jossa tekniikan ja tieteen lähentyminen avaa laajempia mahdollisuuksia tutkimiseen.

Semicorex tarjoaaSiC/TaC-pinnoite grafiittijakeraamiset materiaalit kemiallisen höyrypinnoitusprosessin (CVD) kautta. Jos sinulla on kysyttävää tai tarvitset lisätietoja, älä epäröi ottaa meihin yhteyttä.

Puhelinnumero +86-13567891907

Sähköposti: sales@semicorex.com