A mesterséges intelligencia és a fizika fúziója: CVD technológiai innováció a Nobel-díj mögött

A 2024-es fizikai Nobel-díj nemrégiben történt bejelentése soha nem látott figyelmet fordított a mesterséges intelligencia területére. John J. Hopfield amerikai tudós és Geoffrey E. Hinton kanadai tudós által végzett kutatás gépi tanulási eszközöket használt, hogy új betekintést nyújtson a fizika mai összetett világába. Ez az eredmény nemcsak fontos mérföldkövet jelent az AI-technológiában, hanem a fizika és a mesterséges intelligencia közötti mély integrációt is előrevetíti.

Mi a kémiai gőzlerakódás (CVD) jelentősége a fizikában, és milyen kihívásokkal néz szembe?

Kémiai gőzfázisú leválasztás (CVD) technológiasokrétű jelentőséggel bír a fizikában, döntő anyag-előkészítési technikaként szolgál, miközben alapvető szerepet játszik a kutatás és a fizikai tudományok alkalmazásai előmozdításában. A CVD lehetővé teszi az anyagnövekedés pontos szabályozását atomi és molekuláris szinten. Amint az 1. ábrán látható, ez a technika olyan gáz- vagy gőzfázisú anyagokat foglal magában, amelyek szilárd felületeken kémiai reakciókon mennek keresztül szilárd lerakódások kialakulásához, és ezáltal számos nagy teljesítményű filmet és nanostrukturált anyagot állítanak elő. Ez a képesség létfontosságú a fizikában az anyagok mikroszerkezete és makroszkopikus tulajdonságai közötti kapcsolat megértéséhez és feltárásához, mivel lehetővé teszi a tudósok számára, hogy speciális szerkezetű és összetételű anyagokat tanulmányozzanak, ezáltal mélyreható betekintést nyerjenek azok fizikai tulajdonságaiba.

Továbbá,CVD technológiakulcsfontosságú módszer különféle funkcionális filmek félvezető eszközökben történő előállítására. Használható például termesztésreszilícium egykristály epitaxiális rétegek, III-V félvezetők, mint például gallium-arzenid, és II-VI félvezető egykristály epi-rétegek, valamint különféle adalékolt félvezető egykristály epitaxiális filmek és poliszilícium filmek. Ezek az anyagok és szerkezetek alkotják a modern elektronikus és optoelektronikai eszközök alapját. Ezenkívül a CVD technológia jelentős szerepet játszik olyan kutatási területeken, mint az optikai anyagok, szupravezető anyagok és mágneses anyagok. A CVD használatával speciális optikai tulajdonságokkal rendelkező vékony filmek szintetizálhatók optoelektronikai eszközökben és optikai érzékelőkben való alkalmazásokhoz.

Előnyei ellenére a CVD technológia számos kihívással néz szembe a gyakorlati alkalmazások során, mint például:

Magas hőmérséklet és nagy nyomás: A CVD gyakran magas hőmérsékletet vagy nyomást igényel, ami korlátozza a felhasználható anyagok típusát, és növeli az energiafogyasztást és a költségeket.

Paraméterekre való érzékenység: A CVD-eljárás rendkívül érzékeny a reakciókörülményekre, még az enyhe eltérések is befolyásolhatják a végtermék minőségét.

A CVD-rendszerek összetettsége: A folyamat érzékeny a peremfeltételekre, jelentős bizonytalanságot mutat, és nehezen ellenőrizhető reprodukálhatóan, ami megnehezítheti az anyagfejlesztést.

Hogyan működikKémiai gőzleválasztás (CVD) technológiaElőnyös a gépi tanulás?

Ezekkel a kihívásokkal szembesülve a gépi tanulás, mint hatékony adatelemző eszköz, potenciált mutatott e problémák némelyikének kezelésében a CVD területén. Íme a gépi tanulási alkalmazások esetei a CVD-technológiában:

(1) A CVD növekedésének előrejelzése: A gépi tanulási algoritmusok kiterjedt kísérleti adatokból tanulhatnak, hogy előre jelezzék a CVD növekedési kimenetelét különböző körülmények között, ezáltal irányítva a kísérleti paraméterek beállítását. Amint az 1. ábrán látható, a szingapúri Nanyang Technological University kutatócsoportja osztályozási algoritmusokat használt a gépi tanulásban a kétdimenziós anyagok CVD szintézisének irányítására. A korai kísérleti adatok elemzésével sikeresen előre jelezték a molibdén-diszulfid (MoS2) növekedési körülményeit, jelentősen javítva a kísérletek sikerességét és csökkentve a kísérletek számát.

1. ábra: Gépi tanulás által irányított anyagszintézis. (a) Az anyagfejlesztés nélkülözhetetlen része: az anyagszintézis. (b) Az osztályozási modellek megkönnyítik a kétdimenziós anyagok kémiai gőzfázisú leválasztásos (CVD) szintézisét (fent); regressziós modellek irányítják a kén és a nitrogénnel adalékolt fluoreszcens kvantumpontok hidrotermikus szintézisét (alul).

Egy másik tanulmányban, amint az a 2. ábrán látható, gépi tanulást alkalmaztak a CVD-rendszereken belüli grafénnövekedési minták elemzésére. A régiójavaslat-konvolúciós neurális hálózatok (R-CNN) kifejlesztésével a kutatók képesek voltak automatikusan mérni és elemezni a grafén méretét, lefedettségét, tartománysűrűségét és képarányát. Ezt követően mesterséges neurális hálózatokat (ANN) és támogató vektorgépeket (SVM) használtak helyettesítő modellek kidolgozására, hogy következzenek a korrelációCVD folyamatváltozók és mért specifikációk. Ez a módszer lehetővé teszi a grafén szintézis szimulációját és meghatározza a nagy szemcseméretű és kis doménsűrűségű grafén előállításához szükséges kísérleti feltételeket, ezáltal jelentős időt és költséget takarít meg.

2. ábra: CVD-rendszerek grafénnövekedési mintáinak gépi tanulási előrejelzése

(2) Automatizált CVD-folyamat: A gépi tanulás felhasználható olyan automatizált rendszerek kifejlesztésére, amelyek a CVD-folyamat során valós időben figyelik és állítják be a paramétereket, pontosabb vezérlést és magasabb termelési hatékonyságot érve el. A 3. ábrán látható módon a Xidian Egyetem kutatócsoportja mély tanulást alkalmazott a CVD által készített kétrétegű, kétdimenziós anyagok elfordulási szögének felismerésével kapcsolatos kihívás leküzdésére. A CVD-vel készített MoS2 színterének összegyűjtésével és a szemantikus szegmentációs konvolúciós neurális hálózatok (CNN) alkalmazásával pontosan és gyorsan tudták azonosítani a MoS2 vastagságát. Ezután egy második CNN-modellt képeztek ki, hogy pontosan megjósolhassák a CVD-vel termesztett kétrétegű TMD anyagok elfordulási szögét. Ez a módszer nemcsak javította a mintaazonosítás hatékonyságát, hanem új paradigmát is teremtett a mély tanulás anyagtudományi alkalmazásában.

3. ábra: Mély tanulási megközelítés a kétrétegű kétdimenziós anyagok elfordulási szögének meghatározásához

Outlook

A Nobel-díj bejelentése ismét emlékeztet arra, hogy a mesterséges intelligencia és a fizika integrációja több innovációt és áttörést fog hozni. Mivel a gépi tanulási technológia folyamatosan fejlődik, okunk van ezt hinnikémiai gőzleválasztási technológiaa jövőben új fejlesztési lehetőségekkel fog találkozni. Mindez egy új korszak hajnalát hirdeti, ahol a technológia és a tudomány konvergenciája szélesebb utakat nyit meg a felfedezés előtt.

Semicorex ajánlatokSiC/TaC bevonat grafitéskerámia anyagok kémiai gőzfázisú leválasztási (CVD) eljáráson keresztül. Ha kérdése van, vagy további részletekre van szüksége, kérjük, ne habozzon kapcsolatba lépni velünk.

Telefonszám: +86-13567891907

E-mail: sales@semicorex.com