De fusie van AI en natuurkunde: CVD technologische innovatie achter de Nobelprijs

De recente aankondiging van de Nobelprijs voor de Natuurkunde 2024 heeft ongekende aandacht gebracht op het gebied van kunstmatige intelligentie. Het onderzoek van de Amerikaanse wetenschapper John J. Hopfield en de Canadese wetenschapper Geoffrey E. Hinton heeft gebruik gemaakt van machine learning-tools om nieuwe inzichten te verschaffen in de complexe wereld van de natuurkunde van vandaag. Deze prestatie markeert niet alleen een belangrijke mijlpaal in de AI-technologie, maar luidt ook een diepe integratie in tussen natuurkunde en kunstmatige intelligentie.

Wat is de betekenis van chemische dampafzetting (CVD) in de natuurkunde en met welke uitdagingen wordt dit geconfronteerd?

Technologie voor chemische dampafzetting (CVD).heeft een veelzijdige betekenis in de natuurkunde, dient als een cruciale materiaalvoorbereidingstechniek en speelt tegelijkertijd een essentiële rol bij het bevorderen van onderzoek en toepassingen in de natuurwetenschappen. CVD maakt nauwkeurige controle mogelijk over de materiaalgroei op atomair en moleculair niveau. Zoals geïllustreerd in Figuur 1, omvat deze techniek stoffen in de gas- of dampfase die chemische reacties ondergaan op vaste oppervlakken om vaste afzettingen te vormen, waardoor een verscheidenheid aan hoogwaardige films en nanogestructureerde materialen wordt geproduceerd. Dit vermogen is van vitaal belang in de natuurkunde voor het begrijpen en onderzoeken van de relatie tussen de microstructuren van materialen en hun macroscopische eigenschappen, omdat het wetenschappers in staat stelt materialen met specifieke structuren en samenstellingen te bestuderen, waardoor diepgaande inzichten in hun fysieke eigenschappen worden verkregen.

Verder,CVD-technologieis een sleutelmethode voor het produceren van verschillende functionele films in halfgeleiderapparaten. Het kan bijvoorbeeld worden gebruikt om te groeienepitaxiale lagen van silicium met één kristal, III-V-halfgeleiders zoals galliumarsenide en II-VI halfgeleider-epi-lagen met één kristal, evenals verschillende gedoteerde halfgeleider-epitaxiale films met één kristal en polysiliciumfilms. Deze materialen en structuren vormen de basis van moderne elektronische en opto-elektronische apparaten. Bovendien speelt CVD-technologie een belangrijke rol op onderzoeksgebieden zoals optische materialen, supergeleidende materialen en magnetische materialen. Door gebruik te maken van CVD kunnen dunne films met specifieke optische eigenschappen worden gesynthetiseerd voor toepassingen in opto-elektronische apparaten en optische sensoren.

Ondanks de voordelen ervan wordt CVD-technologie geconfronteerd met verschillende uitdagingen in praktische toepassingen, zoals:

Omstandigheden bij hoge temperaturen en hoge druk: CVD vereist vaak hoge temperaturen of drukken, waardoor de soorten materialen die kunnen worden gebruikt worden beperkt en het energieverbruik en de kosten stijgen.

Gevoeligheid voor parameters: Het CVD-proces is uiterst gevoelig voor reactieomstandigheden, waarbij zelfs kleine variaties mogelijk de kwaliteit van het eindproduct beïnvloeden.

Complexiteit van CVD-systemen: Het proces is gevoelig voor randvoorwaarden, vertoont aanzienlijke onzekerheid en kan moeilijk reproduceerbaar te controleren zijn, wat de materiaalontwikkeling mogelijk bemoeilijkt.

Hoe werktChemische dampafzetting (CVD)-technologieVoordeel van machinaal leren?

Geconfronteerd met deze uitdagingen heeft machinaal leren, als krachtig hulpmiddel voor gegevensanalyse, potentieel getoond bij het aanpakken van een aantal van deze problemen binnen het CVD-veld. Hier zijn voorbeelden van machine learning-toepassingen in CVD-technologie:

(1) Voorspellen van CVD-groei: Machine learning-algoritmen kunnen leren van uitgebreide experimentele gegevens om CVD-groeiresultaten onder verschillende omstandigheden te voorspellen, waardoor de aanpassing van experimentele parameters wordt begeleid. Zoals weergegeven in figuur 1 gebruikte een onderzoeksteam van de Nanyang Technological University in Singapore classificatiealgoritmen in machinaal leren om de CVD-synthese van tweedimensionale materialen te begeleiden. Door vroege experimentele gegevens te analyseren, voorspelden ze met succes de groeiomstandigheden voor molybdeendisulfide (MoS2), waardoor het succespercentage van experimenten aanzienlijk werd verbeterd en het aantal proeven werd verminderd.

Figuur 1: Door machine learning begeleide materiaalsynthese. (a) Een onmisbaar onderdeel van materiële ontwikkeling: materiële synthese. (b) Classificatiemodellen vergemakkelijken de synthese van chemische dampdepositie (CVD) van tweedimensionale materialen (boven); regressiemodellen begeleiden de hydrothermische synthese van met zwavel en stikstof gedoteerde fluorescerende kwantumdots (onder).

In een ander onderzoek, zoals weergegeven in Figuur 2, werd machinaal leren gebruikt om grafeengroeipatronen binnen CVD-systemen te analyseren. Door convolutionele neurale netwerken (R-CNN) voor regiovoorstellen te ontwikkelen, konden onderzoekers automatisch de grootte, dekking, domeindichtheid en beeldverhouding van grafeen meten en analyseren. Vervolgens werden kunstmatige neurale netwerken (ANN) en ondersteunende vectormachines (SVM) gebruikt om surrogaatmodellen te ontwikkelen om de correlatie tussenCVD-procesvariabelen en gemeten specificaties. Deze methode maakt de simulatie van grafeensynthese mogelijk en bepaalt de experimentele omstandigheden die nodig zijn voor het produceren van grafeen met grote korrelgroottes en lage domeindichtheid, waardoor aanzienlijke tijd en kosten worden bespaard.

Figuur 2: Machine learning-voorspelling van grafeengroeipatronen in CVD-systemen

(2) Geautomatiseerd CVD-proces: Machine learning kan worden gebruikt om geautomatiseerde systemen te ontwikkelen die parameters in realtime monitoren en aanpassen tijdens het CVD-proces, waardoor een nauwkeurigere controle en een hogere productie-efficiëntie worden bereikt. Zoals weergegeven in figuur 3 heeft een onderzoeksteam van de Xidian Universiteit gebruik gemaakt van deep learning om de uitdaging van het herkennen van de rotatiehoek van dubbellaagse tweedimensionale materialen, bereid door CVD, te overwinnen. Door de kleurruimte van CVD-bereid MoS2 te verzamelen en semantische segmentatie convolutionele neurale netwerken (CNN) toe te passen, waren ze in staat om de dikte van MoS2 nauwkeurig en snel te identificeren. Vervolgens trainden ze een tweede CNN-model om nauwkeurig de rotatiehoek te voorspellen van dubbellaagse TMD-materialen die door CVD zijn gegroeid. Deze methode verbeterde niet alleen de efficiëntie van de monsteridentificatie, maar bood ook een nieuw paradigma voor de toepassing van deep learning op het gebied van de materiaalkunde.

Figuur 3: Deep Learning-aanpak voor het identificeren van de rotatiehoek van dubbellaagse tweedimensionale materialen

Vooruitzichten

De aankondiging van de Nobelprijs herinnert ons er nogmaals aan dat de integratie van kunstmatige intelligentie en natuurkunde tot meer innovatie en doorbraken zal leiden. Naarmate de machine learning-technologie zich blijft ontwikkelen, hebben we reden om dat te gelovenchemische dampdepositietechnologiezal in de toekomst nieuwe ontwikkelingsmogelijkheden tegenkomen. Dit alles luidt de dageraad in van een nieuw tijdperk, waarin de convergentie van technologie en wetenschap bredere mogelijkheden voor onderzoek zal openen.

Semicorex aanbiedingenSiC/TaC-coating grafietEnkeramische materialen via het chemische dampdepositieproces (CVD).. Als u vragen heeft of aanvullende informatie nodig heeft, aarzel dan niet om contact met ons op te nemen.

Neem contact op met telefoonnummer +86-13567891907

E-mail: sales@semicorex.com