Fusjonen av AI og fysikk: CVD teknologisk innovasjon bak Nobelprisen

Den nylige kunngjøringen av Nobelprisen i fysikk i 2024 har brakt enestående oppmerksomhet til feltet kunstig intelligens. Forskningen utført av den amerikanske vitenskapsmannen John J. Hopfield og den kanadiske vitenskapsmannen Geoffrey E. Hinton har brukt maskinlæringsverktøy for å gi ny innsikt i fysikkens komplekse verden i dag. Denne prestasjonen markerer ikke bare en viktig milepæl innen AI-teknologi, men varsler også en dyp integrasjon mellom fysikk og kunstig intelligens.

Hva er betydningen av kjemisk dampavsetning (CVD) i fysikk og hvilke utfordringer møter den?

Kjemisk dampavsetning (CVD) teknologihar mangefasettert betydning i fysikk, og fungerer som en avgjørende materialforberedelsesteknikk samtidig som den spiller en viktig rolle i å fremme forskning og anvendelser innen de fysiske vitenskapene. CVD muliggjør presis kontroll over materialvekst på atom- og molekylnivå. Som illustrert i figur 1 involverer denne teknikken gassformige eller dampfase-stoffer som gjennomgår kjemiske reaksjoner på faste overflater for å danne faste avleiringer, og derved produsere en rekke høyytelsesfilmer og nanostrukturerte materialer. Denne evnen er avgjørende i fysikk for å forstå og utforske forholdet mellom materialenes mikrostrukturer og deres makroskopiske egenskaper, ettersom den lar forskere studere materialer med spesifikke strukturer og sammensetninger, og dermed få dyptgående innsikt i deres fysiske egenskaper.

VidereCVD-teknologier en nøkkelmetode for å produsere ulike funksjonelle filmer i halvlederenheter. For eksempel kan den brukes til å voksesilisium enkrystall epitaksiale lag, III-V-halvledere som galliumarsenid, og II-VI-halvleder-enkrystall-epi-lag, samt avsette forskjellige dopede halvleder-en-krystall epitaksiale filmer og polysilisiumfilmer. Disse materialene og strukturene danner grunnlaget for moderne elektroniske og optoelektroniske enheter. I tillegg spiller CVD-teknologi en betydelig rolle i forskningsfelt som optiske materialer, superledende materialer og magnetiske materialer. Ved å bruke CVD kan tynne filmer med spesifikke optiske egenskaper syntetiseres for applikasjoner i optoelektroniske enheter og optiske sensorer.

Til tross for fordelene, står CVD-teknologien overfor flere utfordringer i praktiske applikasjoner, som:

Høytemperatur- og høytrykksforhold: CVD krever ofte høye temperaturer eller trykk, noe som begrenser typene materialer som kan brukes og øker energiforbruket og kostnadene.

Følsomhet for parametere: CVD-prosessen er ekstremt følsom for reaksjonsforhold, med selv små variasjoner som potensielt kan påvirke kvaliteten på sluttproduktet.

CVD-systemers kompleksitet: Prosessen er følsom for grenseforhold, viser betydelig usikkerhet og kan være vanskelig å kontrollere reproduserbart, noe som potensielt kompliserer materialutvikling.

HvordanKjemisk dampavsetningsteknologi (CVD).Dra nytte av maskinlæring?

Konfrontert med disse utfordringene har maskinlæring, som et kraftig dataanalyseverktøy, vist potensiale for å ta opp noen av disse problemene innenfor CVD-feltet. Her er tilfeller av maskinlæringsapplikasjoner i CVD-teknologi:

(1) Forutsi CVD-vekst: Maskinlæringsalgoritmer kan lære av omfattende eksperimentelle data for å forutsi CVD-vekstresultater under forskjellige forhold, og dermed veilede justeringen av eksperimentelle parametere. Som vist i figur 1 brukte et forskerteam ved Nanyang Technological University i Singapore klassifiseringsalgoritmer i maskinlæring for å veilede CVD-syntesen av todimensjonale materialer. Ved å analysere tidlige eksperimentelle data, forutså de vellykket vekstbetingelsene for molybdendisulfid (MoS2), noe som forbedret suksessraten for eksperimenter betydelig og reduserte antall forsøk.

Figur 1: Maskinlæringsveiledet materialsyntese. (a) En uunnværlig del av materialutvikling: materialsyntese. (b) Klassifiseringsmodeller letter syntesen av kjemisk dampavsetning (CVD) av todimensjonale materialer (øverst); regresjonsmodeller styrer den hydrotermiske syntesen av svovel- og nitrogendopet fluorescerende kvanteprikker (nederst).

I en annen studie, som vist i figur 2, ble maskinlæring brukt for å analysere grafenvekstmønstre i CVD-systemer. Ved å utvikle regionforslag konvolusjonelle nevrale nettverk (R-CNN), var forskere i stand til automatisk å måle og analysere størrelsen, dekningen, domenetettheten og sideforholdet til grafen. Deretter ble kunstige nevrale nettverk (ANN) og støttevektormaskiner (SVM) brukt til å utvikle surrogatmodeller for å utlede sammenhengen mellomCVD-prosessvariabler og målte spesifikasjoner. Denne metoden muliggjør simulering av grafensyntese og bestemmer de eksperimentelle betingelsene som er nødvendige for å produsere grafen med store kornstørrelser og lav domenetetthet, og sparer dermed betydelig tid og kostnader.

Figur 2: Maskinlæringsprediksjon av grafenvekstmønstre i CVD-systemer

(2) Automatisert CVD-prosess: Maskinlæring kan brukes til å utvikle automatiserte systemer som overvåker og justerer parametere i sanntid under CVD-prosessen, for å oppnå mer presis kontroll og høyere produksjonseffektivitet. Som vist i figur 3, brukte et forskerteam fra Xidian University dyp læring for å overvinne utfordringen med å gjenkjenne rotasjonsvinkelen til tolags todimensjonale materialer utarbeidet av CVD. Ved å samle inn fargerommet til CVD-forberedt MoS2 og bruke semantisk segmenteringskonvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), var de i stand til nøyaktig og raskt å identifisere tykkelsen på MoS2. De trente deretter en andre CNN-modell for nøyaktig å forutsi rotasjonsvinkelen til tolags TMD-materialer dyrket av CVD. Denne metoden forbedret ikke bare effektiviteten av prøveidentifikasjon, men ga også et nytt paradigme for anvendelse av dyp læring innen materialvitenskap.

Figur 3: Tilnærming til dyp læring for å identifisere rotasjonsvinkelen til tolags todimensjonale materialer

Outlook

Kunngjøringen av Nobelprisen minner oss nok en gang om at integreringen av kunstig intelligens og fysikk vil gi mer innovasjon og gjennombrudd. Ettersom maskinlæringsteknologien fortsetter å utvikle seg, har vi grunn til å tro detkjemisk dampavsetningsteknologivil møte nye utviklingsmuligheter i fremtiden. Alt dette varsler begynnelsen av en ny æra, hvor konvergensen mellom teknologi og vitenskap vil åpne for bredere muligheter for utforskning.

Semicorex tilbyrSiC/TaC belegg grafittogkeramiske materialer gjennom prosessen med kjemisk dampavsetning (CVD).. Hvis du har spørsmål eller trenger ytterligere detaljer, ikke nøl med å ta kontakt med oss.

Kontakt telefonnummer +86-13567891907

E-post: sales@semicorex.com