Fusionen mellan AI och fysik: CVD Technological Innovation Bakom Nobelpriset

Det senaste tillkännagivandet av 2024 års Nobelpris i fysik har väckt en aldrig tidigare skådad uppmärksamhet till området artificiell intelligens. Forskningen utförd av den amerikanske vetenskapsmannen John J. Hopfield och den kanadensiske vetenskapsmannen Geoffrey E. Hinton har använt verktyg för maskininlärning för att ge nya insikter i fysikens komplexa värld idag. Denna prestation markerar inte bara en viktig milstolpe inom AI-teknik utan förebådar också en djup integration mellan fysik och artificiell intelligens.

Vad är betydelsen av kemisk ångdeposition (CVD) i fysik och vilka utmaningar står det inför?

Teknik för kemisk ångavsättning (CVD).har mångfacetterad betydelse i fysiken, och fungerar som en avgörande materialberedningsteknik samtidigt som den spelar en viktig roll för att främja forskning och tillämpningar inom de fysikaliska vetenskaperna. CVD möjliggör exakt kontroll över materialtillväxt på atom- och molekylnivå. Som illustreras i figur 1, involverar denna teknik gasformiga eller ångfasiga ämnen som genomgår kemiska reaktioner på fasta ytor för att bilda fasta avlagringar, och därigenom producera en mängd högpresterande filmer och nanostrukturerade material. Denna förmåga är avgörande i fysiken för att förstå och utforska sambandet mellan materialens mikrostrukturer och deras makroskopiska egenskaper, eftersom det gör det möjligt för forskare att studera material med specifika strukturer och sammansättningar och därigenom få djupgående insikter om deras fysiska egenskaper.

Dessutom,CVD-teknikär en nyckelmetod för att producera olika funktionella filmer i halvledarenheter. Den kan till exempel användas för att växakisel enkristall epitaxiella skikt, III-V-halvledare som galliumarsenid och II-VI-halvledarenkristall-episkikt, samt avsätter olika dopade halvledarenkristallepitaxiella filmer och polykiselfilmer. Dessa material och strukturer utgör grunden för moderna elektroniska och optoelektroniska enheter. Dessutom spelar CVD-teknik en betydande roll inom forskningsområden som optiska material, supraledande material och magnetiska material. Genom att använda CVD kan tunna filmer med specifika optiska egenskaper syntetiseras för applikationer i optoelektroniska enheter och optiska sensorer.

Trots sina fördelar står CVD-tekniken inför flera utmaningar i praktiska tillämpningar, såsom:

Högtemperatur- och högtrycksförhållanden: CVD kräver ofta höga temperaturer eller tryck, vilket begränsar de typer av material som kan användas och ökar energiförbrukningen och kostnaderna.

Känslighet för parametrar: CVD-processen är extremt känslig för reaktionsförhållanden, med även små variationer som potentiellt påverkar kvaliteten på slutprodukten.

CVD-systems komplexitet: Processen är känslig för randvillkor, uppvisar betydande osäkerhet och kan vara svår att kontrollera reproducerbart, vilket potentiellt komplicerar materialutvecklingen.

Hur görTeknik för kemisk ångdeposition (CVD).Dra nytta av maskininlärning?

Inför dessa utmaningar har maskininlärning, som ett kraftfullt dataanalysverktyg, visat potential för att ta itu med några av dessa problem inom CVD-området. Här är fall av maskininlärningsapplikationer i CVD-teknik:

(1) Förutsäga CVD-tillväxt: Maskininlärningsalgoritmer kan lära sig av omfattande experimentella data för att förutsäga CVD-tillväxtresultat under olika förhållanden, och därigenom vägleda justeringen av experimentella parametrar. Som visas i figur 1 använde ett forskarlag vid Nanyang Technological University i Singapore klassificeringsalgoritmer i maskininlärning för att styra CVD-syntesen av tvådimensionella material. Genom att analysera tidiga experimentella data förutspådde de framgångsrikt tillväxtförhållandena för molybdendisulfid (MoS2), vilket avsevärt förbättrade framgångsfrekvensen för experiment och minskade antalet försök.

Figur 1: Machine Learning-Guided Material Synthesis. (a) En oumbärlig del av materialutveckling: materialsyntes. (b) Klassificeringsmodeller underlättar syntesen av kemisk ångavsättning (CVD) av tvådimensionella material (överst). regressionsmodeller styr den hydrotermiska syntesen av svavel- och kvävedopade fluorescerande kvantprickar (nederst).

I en annan studie, som visas i figur 2, användes maskininlärning för att analysera grafentillväxtmönster inom CVD-system. Genom att utveckla regionförslagskonvolutionella neurala nätverk (R-CNN) kunde forskare automatiskt mäta och analysera storleken, täckningen, domändensiteten och bildförhållandet för grafen. Därefter användes artificiella neurala nätverk (ANN) och stödvektormaskiner (SVM) för att utveckla surrogatmodeller för att härleda korrelationen mellanCVD-processvariabler och uppmätta specifikationer. Denna metod möjliggör simulering av grafensyntes och bestämmer de experimentella förhållanden som krävs för att producera grafen med stora kornstorlekar och låg domändensitet, vilket sparar betydande tid och kostnader.

Figur 2: Maskininlärningsförutsägelse av grafentillväxtmönster i CVD-system

(2) Automatiserad CVD-process: Maskininlärning kan användas för att utveckla automatiserade system som övervakar och justerar parametrar i realtid under CVD-processen, vilket uppnår mer exakt kontroll och högre produktionseffektivitet. Som visas i figur 3 använde ett forskarlag från Xidian University djupinlärning för att övervinna utmaningen att känna igen rotationsvinkeln hos tvådimensionella tvådimensionella material som framställts av CVD. Genom att samla in färgrymden för CVD-förberedd MoS2 och använda semantisk segmenteringskonvolutionella neurala nätverk (CNN), kunde de exakt och snabbt identifiera tjockleken på MoS2. De tränade sedan en andra CNN-modell för att exakt förutsäga rotationsvinkeln för tvåskikts TMD-material som odlats av CVD. Denna metod förbättrade inte bara effektiviteten för providentifiering utan gav också ett nytt paradigm för tillämpningen av djupinlärning inom materialvetenskap.

Figur 3: Metod för djupinlärning för att identifiera rotationsvinkeln för tvådimensionella tvådimensionella material med två lager

Syn

Tillkännagivandet av Nobelpriset påminner oss återigen om att integrationen av artificiell intelligens och fysik kommer att medföra mer innovation och genombrott. När maskininlärningstekniken fortsätter att utvecklas har vi anledning att tro detkemisk ångavsättningsteknikkommer att möta nya utvecklingsmöjligheter i framtiden. Allt detta förebådar gryningen av en ny era, där konvergensen av teknik och vetenskap kommer att öppna upp bredare vägar för utforskning.

Semicorex erbjuderSiC/TaC-beläggningsgrafitochkeramiska material genom den kemiska ångavsättningsprocessen (CVD).. Om du har några frågor eller behöver ytterligare information, tveka inte att kontakta oss.

Kontakta telefonnummer +86-13567891907

E-post: sales@semicorex.com