The Fusion of AI and Physics: CVD Technological Innovation Sa Likod ng Nobel Prize

Ang kamakailang anunsyo ng 2024 Nobel Prize sa Physics ay nagdala ng hindi pa nagagawang atensyon sa larangan ng artificial intelligence. Ang pananaliksik na isinagawa ng American scientist na si John J. Hopfield at Canadian scientist na si Geoffrey E. Hinton ay gumamit ng mga machine learning tool upang magbigay ng mga bagong insight sa kumplikadong mundo ng physics ngayon. Ang tagumpay na ito ay hindi lamang nagmamarka ng isang mahalagang milestone sa teknolohiya ng AI ngunit nagpapahiwatig din ng malalim na pagsasama sa pagitan ng pisika at artificial intelligence.

Ano ang Kahalagahan ng Chemical Vapor Deposition (CVD) sa Physics at Anong mga Hamon ang Kinakaharap nito?

Teknolohiya ng Chemical vapor deposition (CVD).nagtataglay ng maraming aspeto na kahalagahan sa pisika, na nagsisilbing isang mahalagang pamamaraan sa paghahanda ng materyal habang gumaganap ng mahalagang papel sa pagsulong ng pananaliksik at mga aplikasyon sa mga pisikal na agham. Binibigyang-daan ng CVD ang tumpak na kontrol sa paglaki ng materyal sa mga antas ng atomic at molekular. Gaya ng inilalarawan sa Figure 1, ang diskarteng ito ay nagsasangkot ng mga gaseous o vapor-phase na substance na sumasailalim sa mga kemikal na reaksyon sa solid na ibabaw upang bumuo ng mga solidong deposito, at sa gayon ay gumagawa ng iba't ibang high-performance na mga pelikula at nanostructured na materyales. Ang kakayahang ito ay mahalaga sa pisika para sa pag-unawa at paggalugad ng kaugnayan sa pagitan ng mga microstructure ng mga materyales at ng kanilang mga macroscopic na katangian, dahil pinapayagan nito ang mga siyentipiko na pag-aralan ang mga materyales na may mga partikular na istruktura at komposisyon, sa gayon ay nakakakuha ng malalim na mga insight sa kanilang mga pisikal na katangian.

Higit pa rito,Teknolohiya ng CVDay isang pangunahing paraan para sa paggawa ng iba't ibang mga functional na pelikula sa mga aparatong semiconductor. Halimbawa, maaari itong magamit upang lumakisilikon na single-crystal epitaxial layer, III-V semiconductors tulad ng gallium arsenide, at II-VI semiconductor single-crystal epi-layer, pati na rin ang pagdedeposito ng iba't ibang doped semiconductor na single-crystal epitaxial film at polysilicon films. Ang mga materyales at istrukturang ito ay bumubuo ng pundasyon ng mga modernong electronic at optoelectronic na aparato. Bilang karagdagan, ang teknolohiya ng CVD ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa mga larangan ng pananaliksik tulad ng mga optical na materyales, superconducting na materyales, at magnetic na materyales. Sa pamamagitan ng paggamit ng CVD, ang mga manipis na pelikula na may mga partikular na optical na katangian ay maaaring ma-synthesize para sa mga aplikasyon sa mga optoelectronic na aparato at optical sensor.

Sa kabila ng mga pakinabang nito, nahaharap ang teknolohiya ng CVD sa ilang hamon sa mga praktikal na aplikasyon, tulad ng:

Mataas na temperatura at mataas na presyon ng mga kondisyon: Ang CVD ay madalas na nangangailangan ng mataas na temperatura o presyon, na nililimitahan ang mga uri ng mga materyales na maaaring gamitin at pagtaas ng pagkonsumo ng enerhiya at mga gastos.

Pagkasensitibo sa mga parameter: Ang proseso ng CVD ay lubhang sensitibo sa mga kondisyon ng reaksyon, na may kahit na bahagyang mga pagkakaiba-iba na posibleng makaapekto sa kalidad ng huling produkto.

Pagiging kumplikado ng mga sistema ng CVD: Ang proseso ay sensitibo sa mga kundisyon ng hangganan, nagpapakita ng malaking kawalan ng katiyakan, at maaaring mahirap kontrolin nang reproducibly, na posibleng makapagpalubha ng materyal na pag-unlad.

Paano baTeknolohiya ng Chemical Vapor Deposition (CVD).Makinabang sa Machine Learning?

Sa pagharap sa mga hamong ito, ang machine learning, bilang isang makapangyarihang tool sa pagsusuri ng data, ay nagpakita ng potensyal sa pagtugon sa ilan sa mga isyung ito sa loob ng larangan ng CVD. Narito ang mga kaso ng mga application ng machine learning sa teknolohiya ng CVD:

(1) Paghula sa Paglago ng CVD: Ang mga algorithm ng machine learning ay maaaring matuto mula sa malawak na pang-eksperimentong data upang mahulaan ang mga resulta ng paglago ng CVD sa ilalim ng iba't ibang kundisyon, at sa gayon ay ginagabayan ang pagsasaayos ng mga pang-eksperimentong parameter. Gaya ng inilalarawan sa Figure 1, isang research team sa Nanyang Technological University sa Singapore ang gumamit ng classification algorithm sa machine learning para gabayan ang CVD synthesis ng mga two-dimensional na materyales. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa maagang pang-eksperimentong data, matagumpay nilang hinulaan ang mga kondisyon ng paglago para sa molybdenum disulfide (MoS2), na makabuluhang nagpapabuti sa rate ng tagumpay ng mga eksperimento at binabawasan ang bilang ng mga pagsubok.

Figure 1: Machine Learning-Guided Material Synthesis. (a) Isang kailangang-kailangan na bahagi ng materyal na pag-unlad: materyal na synthesis. (b) Pinapadali ng mga modelo ng pag-uuri ang chemical vapor deposition (CVD) synthesis ng dalawang-dimensional na materyales (itaas); ginagabayan ng mga modelo ng regression ang hydrothermal synthesis ng sulfur at nitrogen-doped fluorescent quantum dots (ibaba).

Sa isa pang pag-aaral, tulad ng inilalarawan sa Figure 2, ginamit ang machine learning upang pag-aralan ang mga pattern ng paglago ng graphene sa loob ng mga CVD system. Sa pamamagitan ng pagbuo ng convolutional neural network (R-CNN) ng panukala sa rehiyon, awtomatikong nasusukat at nasuri ng mga mananaliksik ang laki, saklaw, density ng domain, at aspect ratio ng graphene. Kasunod nito, ginamit ang mga artificial neural network (ANN) at support vector machine (SVM) upang bumuo ng mga surrogate na modelo upang matukoy ang ugnayan sa pagitan ngProseso ng CVDmga variable at sinusukat na mga detalye. Ang pamamaraang ito ay nagbibigay-daan sa simulation ng graphene synthesis at tinutukoy ang mga pang-eksperimentong kundisyon na kinakailangan para sa paggawa ng graphene na may malalaking sukat ng butil at mababang density ng domain, sa gayon ay nakakatipid ng makabuluhang oras at gastos.

Figure 2: Machine Learning Prediction ng Graphene Growth Patterns sa CVD Systems

(2) Automated CVD Process: Magagamit ang machine learning para bumuo ng mga automated system na sumusubaybay at nagsasaayos ng mga parameter sa real-time sa panahon ng proseso ng CVD, na nakakakuha ng mas tumpak na kontrol at mas mataas na kahusayan sa produksyon. Gaya ng ipinapakita sa Figure 3, ginamit ng isang research team mula sa Xidian University ang malalim na pag-aaral para malampasan ang hamon ng pagkilala sa rotation angle ng bilayer two-dimensional na materyales na inihanda ng CVD. Sa pamamagitan ng pagkolekta ng color space ng CVD-prepared MoS2 at paglalapat ng semantic segmentation convolutional neural networks (CNN), nagawa nilang tumpak at mabilis na natukoy ang kapal ng MoS2. Pagkatapos ay sinanay nila ang pangalawang modelo ng CNN upang tumpak na mahulaan ang anggulo ng pag-ikot ng bilayer na TMD na materyales na pinalaki ng CVD. Ang pamamaraang ito ay hindi lamang nagpabuti ng kahusayan sa pagtukoy ng sample ngunit nagbigay din ng isang bagong paradigma para sa aplikasyon ng malalim na pag-aaral sa larangan ng agham ng mga materyales.

Figure 3: Deep Learning Approach para sa Pagtukoy sa Rotation Angle ng Bilayer Two-Dimensional Materials

Outlook

Ang anunsyo ng Nobel Prize ay muling nagpapaalala sa atin na ang pagsasama ng artificial intelligence at physics ay magdadala ng higit pang inobasyon at mga tagumpay. Habang patuloy na umuunlad ang teknolohiya sa pag-aaral ng machine, mayroon kaming dahilan upang paniwalaan iyonteknolohiya ng chemical vapor depositionay makakatagpo ng mga bagong pagkakataon sa pag-unlad sa hinaharap. Ang lahat ng ito ay nagbabadya ng bukang-liwayway ng isang bagong panahon, kung saan ang pagsasama-sama ng teknolohiya at agham ay magbubukas ng mas malawak na mga paraan para sa paggalugad.

Mga alok ng SemicorexSiC/TaC coating graphiteatceramic na materyales sa pamamagitan ng proseso ng chemical vapor deposition (CVD).. Kung mayroon kang anumang mga katanungan o kailangan ng karagdagang mga detalye, mangyaring huwag mag-atubiling makipag-ugnayan sa amin.

Makipag-ugnayan sa telepono # +86-13567891907

Email: sales@semicorex.com