2024-12-05
Den nylige offentliggørelse af Nobelprisen i fysik i 2024 har bragt hidtil uset opmærksomhed på området kunstig intelligens. Forskningen udført af den amerikanske videnskabsmand John J. Hopfield og den canadiske videnskabsmand Geoffrey E. Hinton har brugt maskinlæringsværktøjer til at give ny indsigt i fysikkens komplekse verden i dag. Denne præstation markerer ikke kun en vigtig milepæl inden for AI-teknologi, men varsler også en dyb integration mellem fysik og kunstig intelligens.
Hvad er betydningen af kemisk dampaflejring (CVD) i fysik, og hvilke udfordringer står det over for?
Kemisk dampaflejring (CVD) teknologihar mangefacetteret betydning i fysik, der tjener som en afgørende materialeforberedelsesteknik, mens den spiller en væsentlig rolle i at fremme forskning og anvendelser inden for de fysiske videnskaber. CVD muliggør præcis kontrol over materialevækst på atom- og molekylært niveau. Som illustreret i figur 1 involverer denne teknik gasformige eller dampfasede stoffer, der gennemgår kemiske reaktioner på faste overflader for at danne faste aflejringer, hvorved der produceres en række højtydende film og nanostrukturerede materialer. Denne evne er afgørende i fysik for at forstå og udforske forholdet mellem materialers mikrostrukturer og deres makroskopiske egenskaber, da det giver forskere mulighed for at studere materialer med specifikke strukturer og sammensætninger og derved opnå en dybtgående indsigt i deres fysiske egenskaber.
DesudenCVD teknologier en nøglemetode til fremstilling af forskellige funktionelle film i halvlederenheder. For eksempel kan det bruges til at voksesilicium enkeltkrystal epitaksiale lag, III-V-halvledere som galliumarsenid og II-VI-halvleder-enkeltkrystal epi-lag, samt aflejrer forskellige doterede halvleder-enkeltkrystal-epitaksiale film og polysiliciumfilm. Disse materialer og strukturer danner grundlaget for moderne elektroniske og optoelektroniske enheder. Derudover spiller CVD-teknologi en væsentlig rolle inden for forskningsområder som optiske materialer, superledende materialer og magnetiske materialer. Ved at bruge CVD kan tynde film med specifikke optiske egenskaber syntetiseres til applikationer i optoelektroniske enheder og optiske sensorer.
På trods af sine fordele står CVD-teknologien over for flere udfordringer i praktiske applikationer, såsom:
Højtemperatur- og højtryksforhold: CVD kræver ofte høje temperaturer eller tryk, hvilket begrænser de typer materialer, der kan bruges, og øger energiforbruget og omkostningerne.
Følsomhed over for parametre: CVD-processen er ekstremt følsom over for reaktionsbetingelser, med selv små variationer, der potentielt påvirker kvaliteten af slutproduktet.
CVD-systemers kompleksitet: Processen er følsom over for randbetingelser, udviser betydelig usikkerhed og kan være svær at kontrollere reproducerbart, hvilket potentielt komplicerer materialeudvikling.
Hvordan gørKemisk dampaflejringsteknologi (CVD).Få gavn af Machine Learning?
Konfronteret med disse udfordringer har maskinlæring, som et kraftfuldt dataanalyseværktøj, vist potentiale til at løse nogle af disse problemer inden for CVD-området. Her er eksempler på maskinlæringsapplikationer i CVD-teknologi:
(1) Forudsigelse af CVD-vækst: Maskinlæringsalgoritmer kan lære af omfattende eksperimentelle data for at forudsige CVD-vækstresultater under forskellige forhold og derved vejlede justeringen af eksperimentelle parametre. Som afbildet i figur 1 brugte et forskerhold ved Nanyang Technological University i Singapore klassifikationsalgoritmer i maskinlæring til at guide CVD-syntesen af todimensionelle materialer. Ved at analysere tidlige eksperimentelle data forudsagde de med succes vækstbetingelserne for molybdændisulfid (MoS2), hvilket signifikant forbedrede succesraten for eksperimenter og reducerede antallet af forsøg.
Figur 1: Machine Learning-Guided Material Synthesis. (a) En uundværlig del af materialeudvikling: materialesyntese. (b) Klassificeringsmodeller letter syntesen af kemisk dampaflejring (CVD) af todimensionelle materialer (øverst); regressionsmodeller styrer den hydrotermiske syntese af svovl og nitrogen-doterede fluorescerende kvanteprikker (nederst).
I en anden undersøgelse, som afbildet i figur 2, blev maskinlæring brugt til at analysere grafenvækstmønstre i CVD-systemer. Ved at udvikle regionsforslag konvolutionelle neurale netværk (R-CNN) var forskere i stand til automatisk at måle og analysere størrelsen, dækningen, domænetætheden og billedformatet af grafen. Efterfølgende blev kunstige neurale netværk (ANN) og støttevektormaskiner (SVM) brugt til at udvikle surrogatmodeller til at udlede sammenhængen mellemCVD procesvariabler og målte specifikationer. Denne metode muliggør simulering af grafensyntese og bestemmer de eksperimentelle betingelser, der er nødvendige for at producere grafen med store kornstørrelser og lav domænetæthed, hvilket sparer betydelig tid og omkostninger.
Figur 2: Maskinlæringsforudsigelse af grafenvækstmønstre i CVD-systemer
(2) Automatiseret CVD-proces: Maskinlæring kan bruges til at udvikle automatiserede systemer, der overvåger og justerer parametre i realtid under CVD-processen, hvilket opnår mere præcis kontrol og højere produktionseffektivitet. Som vist i figur 3 brugte et forskerhold fra Xidian University dyb læring til at overvinde udfordringen med at genkende rotationsvinklen for to-lags todimensionelle materialer fremstillet af CVD. Ved at indsamle farverummet af CVD-forberedt MoS2 og anvende semantisk segmenteringskonvolutionelle neurale netværk (CNN), var de i stand til nøjagtigt og hurtigt at identificere tykkelsen af MoS2. De trænede derefter en anden CNN-model til præcist at forudsige rotationsvinklen for tolags TMD-materialer dyrket af CVD. Denne metode forbedrede ikke kun prøveidentifikationseffektiviteten, men gav også et nyt paradigme for anvendelsen af dyb læring inden for materialevidenskab.
Figur 3: Deep Learning-tilgang til identifikation af rotationsvinklen for dobbeltlags todimensionelle materialer
Outlook
Annonceringen af Nobelprisen minder os endnu engang om, at integrationen af kunstig intelligens og fysik vil medføre mere innovation og gennembrud. Mens maskinlæringsteknologien fortsætter med at udvikle sig, har vi grund til at tro detkemisk dampaflejringsteknologivil møde nye udviklingsmuligheder i fremtiden. Alt dette varsler begyndelsen på en ny æra, hvor konvergensen mellem teknologi og videnskab vil åbne bredere muligheder for udforskning.
Semicorex tilbyderSiC/TaC belægningsgrafitogkeramiske materialer gennem den kemiske dampaflejring (CVD) proces. Hvis du har spørgsmål eller brug for yderligere detaljer, så tøv ikke med at kontakte os.
Kontakt telefon # +86-13567891907
E-mail: sales@semicorex.com