CVD teknologia berrikuntza Nobel Sariaren atzean

Berriki, Fisikako 2024 Nobel Sariaren iragarpenak aurrekaririk gabeko arreta ekarri du adimen artifizialaren eremuan. Geoffrey E. Hinton zientzialari amerikar amerikar ikertzaileak Makina ikasteko tresnak erabiltzen ditu gaur egungo fisika konplexuan ikuspegi berriak emateko. Lorpen honek adimen artifizialeko teknologian mugarri garrantzitsua ez ezik, fisikaren eta adimen artifizialaren integrazio sakona ere heraldatzen du.

Ⅰ Fisikan lurrunaren gordailu kimikoen (CVD) teknologia duten garrantzia eta erronkak

Fisikan lurrunaren gordailu kimikoen (CVD) teknologia nabarmentzekoa da. Ez da materialen prestaketa teknologia garrantzitsu bat izateaz gain, funtsezko eginkizuna du fisikaren ikerketa eta aplikazioaren garapena sustatzeko. CVD teknologiak zehatz-mehatz kontrolatu dezake materialen hazkundea maila atomiko eta molekularrean. 1. irudian erakusten den moduan, teknologia honek errendimendu handiko film meheak eta material nanoegiturak sortzen ditu, kimikoki erreakzionatuz substantzia gaseoso edo basealeak gainazal sendoan, gordailu sendoak sortzeko1. Motikoen eta materialen propietate makroskopikoen arteko erlazioa ulertzeko eta esploratzeko funtsezkoa da, zientzialariek egitura eta konposizio espezifikoak dituzten materialak ikasteko aukera ematen baitu, eta gero ulertzen dituzte beren propietate fisikoak.

Bigarrenik, CVD teknologia funtsezko teknologia da erdieroale gailuetan hainbat film mehe funtzionatzeko. Adibidez, CVDa Silicon-eko kristalezko geruza bakarreko geruzak hazteko erabil daiteke, esaterako, Gallium Arsenide eta II-VI-VI. Epitaxia bakarreko erdieroaleak, eta dopatu gabeko erdieroaleen erdieroale bakarrekoak, silikonazko film polikristalinoak eta abar. Material eta egitura hauek dira gailu elektroniko modernoen eta optoelektronikoen oinarria. gailuak. Gainera, CVD teknologiak ere paper garrantzitsua du fisikako ikerketa-arloetan, hala nola material optikoak, material superkonduktuak eta material magnetikoak. CVD teknologiaren bidez, propietate optiko espezifikoak dituzten film meheak gailu optoelektronikoetan eta sentsore optikoetan erabiltzeko sintetizatu daiteke.

1. irudia CVD erreakzio transferentzia pausoak

Aldi berean, CVD teknologiak aplikazio praktikoetan erronka batzuk ditu, hala nola:

✔ Tenperatura altua eta presio handiko baldintzak: CVD normalean tenperatura altuan edo presio altuan egin behar da, erabil daitezkeen material motak eta energia kontsumoa eta kostua handitzen dituena.

✔ Parametroaren sentsibilitatea: CVD prozesua erreakzio baldintzekin oso sentikorra da eta aldaketa txikiek ere azken produktuaren kalitatean eragina izan dezakete.

✔ CVD sistema konplexua da: CVD prozesua muga-baldintzekin sentikorra da, ziurgabetasun handiak ditu, eta zaila da kontrolatzeko eta errepikatzeko, eta horrek zailtasunak sor ditzake ikerketan eta garapen materialetan zailtasunak sor ditzake.

Ⅱ Vapor Kimikoen Gordailua (CVD) Teknologia eta Makinaren Ikaskuntza

Zailtasun horien aurrean, makina ikasteko, datuen azterketa tresna indartsu gisa, CVD eremuan arazo batzuk konpontzeko potentziala erakutsi du. Honako hauek dira CVD teknologian makina ikasteko aplikatzeko adibideak:

(1) CVD hazkundea aurreikustea

Makinen ikasteko algoritmoak erabiliz, datu esperimental kopuru handietatik ikas dezakegu eta CVD hazkundearen emaitzak baldintza desberdinetan aurreikusten ditugu, eta, horrela, parametro esperimentalen doikuntza gidatuz. 2. irudian, Singapurreko Nanyang Unibertsitate Teknologikoko Ikerketa Taldeak Makina ikasteko algoritmoa erabili zuen bi dimentsiotako materialen CVD sintesia gidatzeko. Datu esperimental goiztiarrak aztertuz, arrakastaz aurreikusi zuten molibdenoaren disulfuroaren (MOS2) hazkunde baldintzak, arrakasta-tasa esperimentala nabarmen hobetuz eta esperimentu kopurua murriztuz.

2. irudia Makina ikasteko gidak Material sintesia

(a) Materialen ikerketa eta garapenaren ezinbesteko zati bat: material sintesia.

(b) Sailkapen ereduak lurrun kimikoen gordailua laguntzen du bi dimentsiotako materialak sintetizatzeko (goian); Erregresio ereduak sufre-nitrogenoaren dopatutako puntu kuantiko fluoreszenteen sintesia hidrotermikoa gidatzen du (behean).

Beste ikerketa batean (3. irudia), makina ikastea erabili zen CVD sisteman grafenoaren hazkunde eredua aztertzeko. Grafenoaren tamaina, estaldura, dentsitatearen eta alderdien erlazioa automatikoki neurtu eta aztertu ziren, eskualde neuronalen sarearen (R-CNN) garatuz eta, ondoren, surrogatu ereduak garatu ziren sare neuronal artifizialak (Ann) erabiliz, CVD prozesuko aldagaien eta neurtutako zehaztapenen arteko korrelazioa azaltzeko. Ikuspegi honek grafenoaren sintesia simulatu dezake eta grafenoa nahi duzun morfologiarekin sintetizatzeko baldintza esperimentalak zehaztu ditzake ale handien tamaina eta domeinu baxuko dentsitatearekin, denbora eta kostu asko aurreztuz ³

3. irudia Makina ikasteak Grafeno hazkunde ereduak aurreikusten ditu CVD sistemetan

(2) CVD prozesu automatikoa

Makinen ikaskuntza sistema automatizatuak garatzeko erabil daiteke CVD prozesuan parametroak kontrolatzeko eta doitzeko denbora errealean kontrol zehatzagoa eta ekoizpen eraginkortasun handiagoa lortzeko. 4. irudian ikusten den bezala, Xidiako Unibertsitateak Ikastarate sakona erabili zuen CVD geruza bikoitzeko bi dimentsioko materialen biraketa angelua identifikatzeko zailtasuna gainditzeko. CVD-k prestatutako MOS2 kolore-espazioa bildu zuten eta semermantikoko sare neuronalaren (CNN) aplikatu zuten. Metodo honek laginen identifikazioaren eraginkortasuna ez ezik, materialen zientziaren arloan ikaskuntza sakona aplikatzeko paradigma berria eskaintzen du⁴.

4. irudia Ikasteko sakoneko metodoek geruza bikoitzeko bi dimentsioko materialen ertzak identifikatzen dituzte

Erreferentziak:

(1) Guo, q.-m.; Qin, Z.-h. Fabrikazio atomikoan lurrunetako gordailuen teknologia garatzea eta aplikatzea. Acta fisika sinica 2021, 70 (2), 028101-028101-028101-028115. BI: 10.7498 / APS.70.201436.

(2) yi, k.; Liu, d.; Chen, x.; Yang, j; Wei, d.; Liu, y.; Aplikazioetarako bi dimentsiotako materialen lurrunaren metalezko lurrunaren metala hobetzeko plasma. Ikerketa kimikoen kontuak 2021, 54 (4), 1011-1022. DOI: 10.1021 / ACS.ACCOUNTS.0C00757.

(3) hwang, g.; Kim, t.; Shin, J.; Shin, n.; Hwang, S. Makina CVD Grafenoaren Analisirako Ikaskuntza: SEM irudien simulaziora neurketatik. Industria eta Ingeniaritza Kimika aldizkaria 2021, 101, 430-444. Doi: https://doi.org/10.1016/1016/2021.05.031.

(4) hou, b.; Wu, j; Qiu, D. Y. Kohn-Sham indibidualen ikaskuntza gabeko ikaskuntza: irudikapen interpretagarriak eta ondorioak gorputzeko efektu askoren iragarpenetarako. 2024; P ARXIV: 2404.14601.