The Fusion of AI and Physics: CVD Technological Innovation Behind the Nobel

Η πρόσφατη ανακοίνωση του Βραβείου Νόμπελ Φυσικής 2024 έχει φέρει άνευ προηγουμένου προσοχή στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Η έρευνα που διεξήχθη από τον Αμερικανό επιστήμονα John J. Hopfield και τον Καναδό επιστήμονα Geoffrey E. Hinton χρησιμοποίησε εργαλεία μηχανικής μάθησης για να παρέχει νέες γνώσεις στον περίπλοκο κόσμο της φυσικής σήμερα. Αυτό το επίτευγμα όχι μόνο σηματοδοτεί ένα σημαντικό ορόσημο στην τεχνολογία AI, αλλά προαναγγέλλει επίσης μια βαθιά ενοποίηση μεταξύ της φυσικής και της τεχνητής νοημοσύνης.

Ποια είναι η σημασία της εναπόθεσης χημικών ατμών (CVD) στη Φυσική και ποιες προκλήσεις αντιμετωπίζει;

Τεχνολογία χημικής εναπόθεσης ατμών (CVD).έχει πολύπλευρη σημασία στη φυσική, χρησιμεύοντας ως κρίσιμη τεχνική προετοιμασίας υλικών ενώ παίζει ουσιαστικό ρόλο στην προώθηση της έρευνας και των εφαρμογών στις φυσικές επιστήμες. Το CVD επιτρέπει τον ακριβή έλεγχο της ανάπτυξης του υλικού σε ατομικό και μοριακό επίπεδο. Όπως φαίνεται στο Σχήμα 1, αυτή η τεχνική περιλαμβάνει ουσίες αέριας ή αέριας φάσης που υφίστανται χημικές αντιδράσεις σε στερεές επιφάνειες για να σχηματίσουν στερεές εναποθέσεις, παράγοντας έτσι μια ποικιλία φιλμ υψηλής απόδοσης και νανοδομημένα υλικά. Αυτή η ικανότητα είναι ζωτικής σημασίας στη φυσική για την κατανόηση και τη διερεύνηση της σχέσης μεταξύ των μικροδομών των υλικών και των μακροσκοπικών ιδιοτήτων τους, καθώς επιτρέπει στους επιστήμονες να μελετούν υλικά με συγκεκριμένες δομές και συνθέσεις, αποκτώντας έτσι σε βάθος γνώσεις για τις φυσικές τους ιδιότητες.

Επί πλέον,Τεχνολογία CVDείναι μια βασική μέθοδος για την παραγωγή διαφόρων λειτουργικών φιλμ σε συσκευές ημιαγωγών. Για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να αναπτυχθείμονοκρυσταλλικά επιταξιακά στρώματα πυριτίου, ημιαγωγοί III-V όπως το αρσενίδιο του γαλλίου και τα επιστρώματα μονοκρυστάλλων ημιαγωγών II-VI, καθώς και εναποθέτουν διάφορα επιταξιακά φιλμ μονοκρυστάλλου με ντοπαρισμένο ημιαγωγό και μεμβράνες πολυπυριτίου. Αυτά τα υλικά και οι δομές αποτελούν τη βάση των σύγχρονων ηλεκτρονικών και οπτοηλεκτρονικών συσκευών. Επιπλέον, η τεχνολογία CVD διαδραματίζει σημαντικό ρόλο σε ερευνητικά πεδία όπως τα οπτικά υλικά, τα υπεραγώγιμα υλικά και τα μαγνητικά υλικά. Με τη χρήση CVD, μπορούν να συντεθούν λεπτές μεμβράνες με συγκεκριμένες οπτικές ιδιότητες για εφαρμογές σε οπτοηλεκτρονικές συσκευές και οπτικούς αισθητήρες.

Παρά τα πλεονεκτήματά της, η τεχνολογία CVD αντιμετωπίζει πολλές προκλήσεις σε πρακτικές εφαρμογές, όπως:

Συνθήκες υψηλής θερμοκρασίας και υψηλής πίεσης: Η CVD απαιτεί συχνά υψηλές θερμοκρασίες ή πιέσεις, περιορίζοντας τους τύπους υλικών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν και αυξάνοντας την κατανάλωση ενέργειας και το κόστος.

Ευαισθησία σε παραμέτρους: Η διαδικασία CVD είναι εξαιρετικά ευαίσθητη στις συνθήκες αντίδρασης, με ακόμη και μικρές διακυμάνσεις που ενδέχεται να επηρεάζουν την ποιότητα του τελικού προϊόντος.

Πολυπλοκότητα συστημάτων CVD: Η διαδικασία είναι ευαίσθητη στις οριακές συνθήκες, παρουσιάζει σημαντική αβεβαιότητα και μπορεί να είναι δύσκολο να ελεγχθεί με δυνατότητα αναπαραγωγής, περιπλέκοντας δυνητικά την ανάπτυξη υλικού.

ΠώςΤεχνολογία Chemical Vapor Deposition (CVD).Επωφεληθείτε από τη Μηχανική Μάθηση;

Αντιμέτωπη με αυτές τις προκλήσεις, η μηχανική μάθηση, ως ένα ισχυρό εργαλείο ανάλυσης δεδομένων, έχει δείξει δυνατότητες αντιμετώπισης ορισμένων από αυτά τα ζητήματα στον τομέα της CVD. Ακολουθούν περιπτώσεις εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης στην τεχνολογία CVD:

(1) Πρόβλεψη ανάπτυξης CVD: Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να μάθουν από εκτεταμένα πειραματικά δεδομένα για να προβλέψουν τα αποτελέσματα της ανάπτυξης CVD υπό διάφορες συνθήκες, καθοδηγώντας έτσι την προσαρμογή των πειραματικών παραμέτρων. Όπως απεικονίζεται στο Σχήμα 1, μια ερευνητική ομάδα στο Τεχνολογικό Πανεπιστήμιο Nanyang στη Σιγκαπούρη χρησιμοποίησε αλγόριθμους ταξινόμησης στη μηχανική μάθηση για να καθοδηγήσει τη σύνθεση CVD δισδιάστατων υλικών. Αναλύοντας πρώιμα πειραματικά δεδομένα, προέβλεψαν με επιτυχία τις συνθήκες ανάπτυξης για το δισουλφίδιο του μολυβδαινίου (MoS2), βελτιώνοντας σημαντικά το ποσοστό επιτυχίας των πειραμάτων και μειώνοντας τον αριθμό των δοκιμών.

Εικόνα 1: Σύνθεση Υλικού Καθοδηγούμενη από Μηχανική Μάθηση. (α) Αναπόσπαστο μέρος της υλικής ανάπτυξης: σύνθεση υλικού. (β) Τα μοντέλα ταξινόμησης διευκολύνουν τη σύνθεση χημικής εναπόθεσης ατμών (CVD) δισδιάστατων υλικών (πάνω). Τα μοντέλα παλινδρόμησης καθοδηγούν την υδροθερμική σύνθεση θείου και αζώτου φθορίζουσες κβαντικές κουκκίδες (κάτω).

Σε μια άλλη μελέτη, όπως απεικονίζεται στο Σχήμα 2, χρησιμοποιήθηκε η μηχανική μάθηση για την ανάλυση των προτύπων ανάπτυξης του γραφενίου στα συστήματα CVD. Αναπτύσσοντας συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα με πρόταση περιοχής (R-CNN), οι ερευνητές μπόρεσαν να μετρήσουν και να αναλύσουν αυτόματα το μέγεθος, την κάλυψη, την πυκνότητα τομέα και την αναλογία διαστάσεων του γραφενίου. Στη συνέχεια, τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) και οι μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης (SVM) χρησιμοποιήθηκαν για την ανάπτυξη υποκατάστατων μοντέλων για να συμπεράνουμε τη συσχέτιση μεταξύΔιαδικασία CVDμεταβλητές και μετρούμενες προδιαγραφές. Αυτή η μέθοδος επιτρέπει την προσομοίωση της σύνθεσης γραφενίου και καθορίζει τις πειραματικές συνθήκες που είναι απαραίτητες για την παραγωγή γραφενίου με μεγάλα μεγέθη κόκκων και χαμηλή πυκνότητα πεδίου, εξοικονομώντας έτσι σημαντικό χρόνο και κόστος.

Εικόνα 2: Πρόβλεψη μηχανικής μάθησης των μοτίβων ανάπτυξης γραφενίου σε συστήματα καρδιαγγειακής νόσου

(2) Αυτοματοποιημένη διαδικασία CVD: Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη αυτοματοποιημένων συστημάτων που παρακολουθούν και προσαρμόζουν τις παραμέτρους σε πραγματικό χρόνο κατά τη διάρκεια της διαδικασίας CVD, επιτυγχάνοντας πιο ακριβή έλεγχο και υψηλότερη απόδοση παραγωγής. Όπως φαίνεται στο Σχήμα 3, μια ερευνητική ομάδα από το Πανεπιστήμιο Xidian χρησιμοποίησε τη βαθιά μάθηση για να ξεπεράσει την πρόκληση της αναγνώρισης της γωνίας περιστροφής των δύο στιβάδων δισδιάστατων υλικών που παρασκευάζονται από το CVD. Συλλέγοντας τον χρωματικό χώρο του MoS2 που έχει προετοιμαστεί για CVD και εφαρμόζοντας συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα σημασιολογικής τμηματοποίησης (CNN), μπόρεσαν να προσδιορίσουν με ακρίβεια και ταχύτητα το πάχος του MoS2. Στη συνέχεια εκπαίδευσαν ένα δεύτερο μοντέλο CNN για να προβλέψουν με ακρίβεια τη γωνία περιστροφής των υλικών TMD διπλής στιβάδας που αναπτύσσονται από CVD. Αυτή η μέθοδος όχι μόνο βελτίωσε την αποτελεσματικότητα αναγνώρισης δειγμάτων, αλλά παρείχε επίσης ένα νέο παράδειγμα για την εφαρμογή της βαθιάς μάθησης στον τομέα της επιστήμης των υλικών.

Εικόνα 3: Προσέγγιση βαθιάς μάθησης για τον προσδιορισμό της γωνίας περιστροφής των δύο διαστάσεων υλικών διπλής στρώσης

Αποψη

Η ανακοίνωση του βραβείου Νόμπελ μας υπενθυμίζει για άλλη μια φορά ότι η ενοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης και της φυσικής θα επιφέρει περισσότερη καινοτομία και ανακαλύψεις. Καθώς η τεχνολογία μηχανικής εκμάθησης συνεχίζει να προοδεύει, έχουμε λόγους να το πιστεύουμετεχνολογία εναπόθεσης χημικών ατμώνθα συναντήσει νέες ευκαιρίες ανάπτυξης στο μέλλον. Όλα αυτά προαναγγέλλουν την αυγή μιας νέας εποχής, όπου η σύγκλιση τεχνολογίας και επιστήμης θα ανοίξει ευρύτερους δρόμους για εξερεύνηση.

Προσφορές SemicorexΓραφίτης επίστρωσης SiC/TaCκαικεραμικά υλικά μέσω της διαδικασίας χημικής εναπόθεσης ατμών (CVD).. Εάν έχετε οποιαδήποτε απορία ή χρειάζεστε πρόσθετες λεπτομέρειες, μη διστάσετε να επικοινωνήσετε μαζί μας.

Τηλέφωνο επικοινωνίας +86-13567891907

Email: sales@semicorex.com