Gabungan AI dan Fizik: Inovasi Teknologi CVD Di Sebalik Hadiah Nobel

Pengumuman baru-baru ini mengenai Hadiah Nobel dalam Fizik 2024 telah membawa perhatian yang tidak pernah berlaku sebelum ini kepada bidang kecerdasan buatan. Penyelidikan yang dijalankan oleh saintis Amerika John J. Hopfield dan saintis Kanada Geoffrey E. Hinton telah menggunakan alat pembelajaran mesin untuk memberikan pandangan baharu tentang dunia fizik yang kompleks hari ini. Pencapaian ini bukan sahaja menandakan peristiwa penting dalam teknologi AI tetapi juga menandakan integrasi yang mendalam antara fizik dan kecerdasan buatan.

Apakah Kepentingan Pemendapan Wap Kimia (CVD) dalam Fizik dan Apakah Cabaran yang Dihadapi?

Teknologi pemendapan wap kimia (CVD).memegang kepentingan pelbagai aspek dalam fizik, berfungsi sebagai teknik penyediaan bahan yang penting sambil memainkan peranan penting dalam memajukan penyelidikan dan aplikasi dalam sains fizik. CVD membolehkan kawalan tepat ke atas pertumbuhan bahan pada tahap atom dan molekul. Seperti yang digambarkan dalam Rajah 1, teknik ini melibatkan bahan gas atau fasa wap yang menjalani tindak balas kimia pada permukaan pepejal untuk membentuk mendapan pepejal, dengan itu menghasilkan pelbagai filem berprestasi tinggi dan bahan berstruktur nano. Keupayaan ini penting dalam fizik untuk memahami dan meneroka hubungan antara struktur mikro bahan dan sifat makroskopiknya, kerana ia membolehkan saintis mengkaji bahan dengan struktur dan komposisi tertentu, dengan itu memperoleh pandangan yang mendalam tentang sifat fizikalnya.

Tambahan pula,teknologi CVDialah kaedah utama untuk menghasilkan pelbagai filem berfungsi dalam peranti semikonduktor. Sebagai contoh, ia boleh digunakan untuk berkembanglapisan epitaxial kristal tunggal silikon, semikonduktor III-V seperti gallium arsenide, dan lapisan epi kristal tunggal semikonduktor II-VI, serta menyimpan pelbagai filem epitaxial kristal tunggal semikonduktor terdop dan filem polisilikon. Bahan dan struktur ini membentuk asas peranti elektronik dan optoelektronik moden. Selain itu, teknologi CVD memainkan peranan penting dalam bidang penyelidikan seperti bahan optik, bahan superkonduktor dan bahan magnet. Dengan menggunakan CVD, filem nipis dengan sifat optik tertentu boleh disintesis untuk aplikasi dalam peranti optoelektronik dan penderia optik.

Walaupun kelebihannya, teknologi CVD menghadapi beberapa cabaran dalam aplikasi praktikal, seperti:

Keadaan suhu tinggi dan tekanan tinggi: CVD selalunya memerlukan suhu atau tekanan tinggi, mengehadkan jenis bahan yang boleh digunakan dan meningkatkan penggunaan tenaga serta kos.

Kepekaan kepada parameter: Proses CVD sangat sensitif terhadap keadaan tindak balas, walaupun sedikit variasi yang berpotensi menjejaskan kualiti produk akhir.

Kerumitan sistem CVD: Proses ini sensitif kepada keadaan sempadan, mempamerkan ketidakpastian yang ketara, dan boleh menjadi sukar untuk dikawal secara berulang, yang berpotensi merumitkan pembangunan bahan.

BagaimanaTeknologi Pemendapan Wap Kimia (CVD).Manfaat daripada Pembelajaran Mesin?

Menghadapi cabaran ini, pembelajaran mesin, sebagai alat analisis data yang berkuasa, telah menunjukkan potensi dalam menangani beberapa isu ini dalam bidang CVD. Berikut ialah kes aplikasi pembelajaran mesin dalam teknologi CVD:

(1) Meramalkan Pertumbuhan CVD: Algoritma pembelajaran mesin boleh belajar daripada data eksperimen yang meluas untuk meramalkan hasil pertumbuhan CVD dalam pelbagai keadaan, dengan itu membimbing pelarasan parameter eksperimen. Seperti yang digambarkan dalam Rajah 1, pasukan penyelidik di Universiti Teknologi Nanyang di Singapura menggunakan algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin untuk membimbing sintesis CVD bahan dua dimensi. Dengan menganalisis data percubaan awal, mereka berjaya meramalkan keadaan pertumbuhan untuk molibdenum disulfida (MoS2), dengan ketara meningkatkan kadar kejayaan eksperimen dan mengurangkan bilangan percubaan.

Rajah 1: Sintesis Bahan Berpandukan Pembelajaran Mesin. (a) Bahagian yang sangat diperlukan dalam pembangunan bahan: sintesis bahan. (b) Model pengelasan memudahkan sintesis pemendapan wap kimia (CVD) bahan dua dimensi (atas); model regresi membimbing sintesis hidroterma bagi titik kuantum pendarfluor sulfur dan dop nitrogen (bawah).

Dalam kajian lain, seperti yang digambarkan dalam Rajah 2, pembelajaran mesin digunakan untuk menganalisis corak pertumbuhan graphene dalam sistem CVD. Dengan membangunkan rangkaian neural convolutional (R-CNN) cadangan wilayah, penyelidik dapat mengukur dan menganalisis saiz, liputan, ketumpatan domain dan nisbah aspek graphene secara automatik. Selepas itu, rangkaian neural buatan (ANN) dan mesin vektor sokongan (SVM) digunakan untuk membangunkan model pengganti untuk menyimpulkan hubungan antaraProses CVDpembolehubah dan spesifikasi yang diukur. Kaedah ini membolehkan simulasi sintesis graphene dan menentukan keadaan percubaan yang diperlukan untuk menghasilkan graphene dengan saiz butiran yang besar dan ketumpatan domain yang rendah, dengan itu menjimatkan masa dan kos yang ketara.

Rajah 2: Ramalan Pembelajaran Mesin bagi Corak Pertumbuhan Graphene dalam Sistem CVD

(2) Proses CVD Automatik: Pembelajaran mesin boleh digunakan untuk membangunkan sistem automatik yang memantau dan melaraskan parameter dalam masa nyata semasa proses CVD, mencapai kawalan yang lebih tepat dan kecekapan pengeluaran yang lebih tinggi. Seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 3, pasukan penyelidik dari Universiti Xidian menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengatasi cabaran mengenali sudut putaran bahan dua dimensi dwilapisan yang disediakan oleh CVD. Dengan mengumpul ruang warna MoS2 yang disediakan oleh CVD dan menggunakan rangkaian saraf konvolusional (CNN) segmentasi semantik, mereka dapat mengenal pasti ketebalan MoS2 dengan tepat dan cepat. Mereka kemudian melatih model CNN kedua untuk meramal dengan tepat sudut putaran bahan TMD dwilapis yang ditanam oleh CVD. Kaedah ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan pengenalpastian sampel tetapi juga menyediakan paradigma baharu untuk aplikasi pembelajaran mendalam dalam bidang sains bahan.

Rajah 3: Pendekatan Pembelajaran Mendalam untuk Mengenalpasti Sudut Putaran Bahan Dua Dimensi Bilayer

Tinjauan

Pengumuman Hadiah Nobel sekali lagi mengingatkan kita bahawa integrasi kecerdasan buatan dan fizik akan membawa lebih banyak inovasi dan penemuan. Memandangkan teknologi pembelajaran mesin terus maju, kami mempunyai sebab untuk mempercayainyateknologi pemendapan wap kimiaakan menemui peluang pembangunan baharu pada masa hadapan. Semua ini menandakan fajar era baharu, di mana penumpuan teknologi dan sains akan membuka ruang yang lebih luas untuk penerokaan.

Tawaran Semicorexgrafit salutan SiC/TaCdanbahan seramik melalui proses pemendapan wap kimia (CVD).. Jika anda mempunyai sebarang pertanyaan atau memerlukan butiran tambahan, sila jangan teragak-agak untuk menghubungi kami.

Hubungi # telefon +86-13567891907

E-mel: sales@semicorex.com