Die Verschmelzung von KI und Physik: CVD-technologische Innovation hinter dem Nobelpreis

Die jüngste Bekanntgabe des Nobelpreises für Physik 2024 hat dem Bereich der künstlichen Intelligenz beispiellose Aufmerksamkeit verschafft. Die vom amerikanischen Wissenschaftler John J. Hopfield und dem kanadischen Wissenschaftler Geoffrey E. Hinton durchgeführten Forschungen nutzten maschinelle Lernwerkzeuge, um neue Einblicke in die komplexe Welt der heutigen Physik zu gewinnen. Dieser Erfolg markiert nicht nur einen wichtigen Meilenstein in der KI-Technologie, sondern kündigt auch eine tiefe Integration zwischen Physik und künstlicher Intelligenz an.

Welche Bedeutung hat die chemische Gasphasenabscheidung (CVD) in der Physik und vor welchen Herausforderungen steht sie?

Chemische Gasphasenabscheidungstechnologie (CVD).hat vielfältige Bedeutung in der Physik, dient als entscheidende Materialvorbereitungstechnik und spielt gleichzeitig eine wesentliche Rolle bei der Förderung von Forschung und Anwendungen in den Naturwissenschaften. CVD ermöglicht eine präzise Kontrolle des Materialwachstums auf atomarer und molekularer Ebene. Wie in Abbildung 1 dargestellt, werden bei dieser Technik gasförmige oder dampfförmige Substanzen auf festen Oberflächen chemischen Reaktionen unterzogen, um feste Ablagerungen zu bilden, wodurch eine Vielzahl von Hochleistungsfilmen und nanostrukturierten Materialien entstehen. Diese Fähigkeit ist in der Physik von entscheidender Bedeutung für das Verständnis und die Erforschung der Beziehung zwischen den Mikrostrukturen von Materialien und ihren makroskopischen Eigenschaften, da sie es Wissenschaftlern ermöglicht, Materialien mit spezifischen Strukturen und Zusammensetzungen zu untersuchen und so detaillierte Einblicke in ihre physikalischen Eigenschaften zu gewinnen.

Außerdem,CVD-Technologieist eine Schlüsselmethode zur Herstellung verschiedener Funktionsfilme in Halbleiterbauelementen. Man kann damit zum Beispiel wachsen lassenEinkristalline Epitaxieschichten aus Silizium, III-V-Halbleiter wie Galliumarsenid und einkristalline II-VI-Halbleiter-Epischichten sowie die Abscheidung verschiedener dotierter einkristalliner Halbleiter-Epitaxiefilme und Polysiliziumfilme. Diese Materialien und Strukturen bilden die Grundlage moderner elektronischer und optoelektronischer Geräte. Darüber hinaus spielt die CVD-Technologie eine wichtige Rolle in Forschungsbereichen wie optischen Materialien, supraleitenden Materialien und magnetischen Materialien. Durch den Einsatz von CVD können dünne Filme mit spezifischen optischen Eigenschaften für Anwendungen in optoelektronischen Geräten und optischen Sensoren synthetisiert werden.

Trotz ihrer Vorteile steht die CVD-Technologie in praktischen Anwendungen vor mehreren Herausforderungen, wie zum Beispiel:

Hochtemperatur- und Hochdruckbedingungen: CVD erfordert oft hohe Temperaturen oder Drücke, was die Art der verwendbaren Materialien einschränkt und den Energieverbrauch und die Kosten erhöht.

Empfindlichkeit gegenüber Parametern: Der CVD-Prozess reagiert äußerst empfindlich auf die Reaktionsbedingungen, wobei bereits geringfügige Abweichungen möglicherweise die Qualität des Endprodukts beeinträchtigen.

Komplexität von CVD-Systemen: Der Prozess reagiert empfindlich auf Randbedingungen, weist erhebliche Unsicherheiten auf und kann schwer reproduzierbar zu steuern sein, was möglicherweise die Materialentwicklung erschwert.

Wie funktioniertChemische Gasphasenabscheidungstechnologie (CVD).Profitieren Sie vom maschinellen Lernen?

Angesichts dieser Herausforderungen hat maschinelles Lernen als leistungsstarkes Datenanalysetool Potenzial für die Lösung einiger dieser Probleme im CVD-Bereich gezeigt. Hier sind Beispiele für Anwendungen des maschinellen Lernens in der CVD-Technologie:

(1) Vorhersage des CVD-Wachstums: Algorithmen für maschinelles Lernen können aus umfangreichen experimentellen Daten lernen, um CVD-Wachstumsergebnisse unter verschiedenen Bedingungen vorherzusagen, und so die Anpassung experimenteller Parameter steuern. Wie in Abbildung 1 dargestellt, nutzte ein Forschungsteam der Nanyang Technological University in Singapur Klassifizierungsalgorithmen im maschinellen Lernen, um die CVD-Synthese zweidimensionaler Materialien zu steuern. Durch die Analyse früher experimenteller Daten gelang es ihnen, die Wachstumsbedingungen für Molybdändisulfid (MoS2) erfolgreich vorherzusagen, was die Erfolgsquote der Experimente erheblich verbesserte und die Anzahl der Versuche reduzierte.

Abbildung 1: Durch maschinelles Lernen gesteuerte Materialsynthese. (a) Ein unverzichtbarer Teil der Materialentwicklung: Materialsynthese. (b) Klassifizierungsmodelle erleichtern die Synthese zweidimensionaler Materialien durch chemische Gasphasenabscheidung (CVD) (oben); Regressionsmodelle steuern die hydrothermale Synthese von mit Schwefel und Stickstoff dotierten fluoreszierenden Quantenpunkten (unten).

In einer anderen Studie, wie in Abbildung 2 dargestellt, wurde maschinelles Lernen eingesetzt, um Graphen-Wachstumsmuster in CVD-Systemen zu analysieren. Durch die Entwicklung von Region Proposal Convolutional Neural Networks (R-CNN) konnten Forscher die Größe, Abdeckung, Domänendichte und das Seitenverhältnis von Graphen automatisch messen und analysieren. Anschließend wurden künstliche neuronale Netze (ANN) und Support-Vektor-Maschinen (SVM) verwendet, um Ersatzmodelle zu entwickeln, um die Korrelation zwischen ihnen abzuleitenCVD-ProzessVariablen und gemessene Spezifikationen. Diese Methode ermöglicht die Simulation der Graphensynthese und bestimmt die experimentellen Bedingungen, die für die Herstellung von Graphen mit großen Korngrößen und geringer Domänendichte erforderlich sind, wodurch erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen erzielt werden.

Abbildung 2: Vorhersage von Graphen-Wachstumsmustern in CVD-Systemen durch maschinelles Lernen

(2) Automatisierter CVD-Prozess: Durch maschinelles Lernen können automatisierte Systeme entwickelt werden, die Parameter während des CVD-Prozesses in Echtzeit überwachen und anpassen und so eine präzisere Steuerung und eine höhere Produktionseffizienz erreichen. Wie in Abbildung 3 dargestellt, nutzte ein Forschungsteam der Universität Xidian Deep Learning, um die Herausforderung zu meistern, den Rotationswinkel zweidimensionaler Doppelschichtmaterialien zu erkennen, die durch CVD hergestellt wurden. Durch die Erfassung des Farbraums von CVD-präpariertem MoS2 und die Anwendung semantischer Segmentierungs-Faltungs-Neuronaler Netze (CNN) konnten sie die Dicke von MoS2 genau und schnell identifizieren. Anschließend trainierten sie ein zweites CNN-Modell, um den Rotationswinkel von durch CVD gezüchteten zweischichtigen TMD-Materialien genau vorherzusagen. Diese Methode verbesserte nicht nur die Effizienz der Probenidentifizierung, sondern lieferte auch ein neues Paradigma für die Anwendung von Deep Learning im Bereich der Materialwissenschaften.

Abbildung 3: Deep-Learning-Ansatz zur Identifizierung des Rotationswinkels zweidimensionaler Doppelschichtmaterialien

Ausblick

Die Bekanntgabe des Nobelpreises erinnert uns einmal mehr daran, dass die Integration von künstlicher Intelligenz und Physik zu mehr Innovationen und Durchbrüchen führen wird. Da die Technologie des maschinellen Lernens immer weiter voranschreitet, haben wir Grund zu der Annahmechemische Gasphasenabscheidungstechnologiewird in Zukunft auf neue Entwicklungsmöglichkeiten stoßen. All dies kündigt den Beginn einer neuen Ära an, in der die Konvergenz von Technologie und Wissenschaft breitere Möglichkeiten für die Erforschung eröffnen wird.

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