A fusão de IA e física: inovação tecnológica CVD por trás do Prêmio Nobel

O recente anúncio do Prémio Nobel da Física de 2024 trouxe uma atenção sem precedentes ao campo da inteligência artificial. A pesquisa conduzida pelo cientista americano John J. Hopfield e pelo cientista canadense Geoffrey E. Hinton utilizou ferramentas de aprendizado de máquina para fornecer novos insights sobre o complexo mundo da física atual. Esta conquista não só marca um marco importante na tecnologia de IA, mas também anuncia uma profunda integração entre a física e a inteligência artificial.

Qual é o significado da deposição química de vapor (CVD) na física e quais desafios ela enfrenta?

Tecnologia de deposição química de vapor (CVD)tem um significado multifacetado na física, servindo como uma técnica crucial de preparação de materiais, ao mesmo tempo que desempenha um papel essencial no avanço da pesquisa e nas aplicações nas ciências físicas. O CVD permite um controle preciso sobre o crescimento do material em níveis atômicos e moleculares. Conforme ilustrado na Figura 1, esta técnica envolve substâncias gasosas ou em fase de vapor que sofrem reações químicas em superfícies sólidas para formar depósitos sólidos, produzindo assim uma variedade de filmes de alto desempenho e materiais nanoestruturados. Esta capacidade é vital na física para compreender e explorar a relação entre as microestruturas dos materiais e as suas propriedades macroscópicas, pois permite aos cientistas estudar materiais com estruturas e composições específicas, obtendo assim conhecimentos aprofundados sobre as suas propriedades físicas.

Além disso,Tecnologia CVDé um método chave para a produção de vários filmes funcionais em dispositivos semicondutores. Por exemplo, pode ser usado para cultivarcamadas epitaxiais de cristal único de silício, semicondutores III-V como arsenieto de gálio e epi-camadas semicondutoras de cristal único II-VI, bem como depositar vários filmes epitaxiais de cristal único semicondutores dopados e filmes de polissilício. Esses materiais e estruturas constituem a base dos modernos dispositivos eletrônicos e optoeletrônicos. Além disso, a tecnologia CVD desempenha um papel significativo em campos de pesquisa como materiais ópticos, materiais supercondutores e materiais magnéticos. Usando CVD, filmes finos com propriedades ópticas específicas podem ser sintetizados para aplicações em dispositivos optoeletrônicos e sensores ópticos.

Apesar das suas vantagens, a tecnologia CVD enfrenta vários desafios em aplicações práticas, tais como:

Condições de alta temperatura e alta pressão: o CVD muitas vezes requer altas temperaturas ou pressões, limitando os tipos de materiais que podem ser usados ​​e aumentando o consumo e os custos de energia.

Sensibilidade aos parâmetros: O processo CVD é extremamente sensível às condições de reação, mesmo com pequenas variações afetando potencialmente a qualidade do produto final.

Complexidade dos sistemas CVD: O processo é sensível às condições de contorno, apresenta incerteza significativa e pode ser difícil de controlar de forma reprodutível, complicando potencialmente o desenvolvimento do material.

Como é queTecnologia de Deposição Química de Vapor (CVD)Beneficiar-se do aprendizado de máquina?

Confrontada com estes desafios, a aprendizagem automática, como uma ferramenta poderosa de análise de dados, tem demonstrado potencial na abordagem de algumas destas questões no campo das DCV. Aqui estão casos de aplicações de aprendizado de máquina em tecnologia CVD:

(1) Predição do crescimento de DCV: Algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender com extensos dados experimentais para prever resultados de crescimento de DCV sob várias condições, orientando assim o ajuste de parâmetros experimentais. Conforme ilustrado na Figura 1, uma equipe de pesquisa da Universidade Tecnológica de Nanyang, em Cingapura, usou algoritmos de classificação em aprendizado de máquina para orientar a síntese CVD de materiais bidimensionais. Ao analisar os primeiros dados experimentais, eles previram com sucesso as condições de crescimento do dissulfeto de molibdênio (MoS2), melhorando significativamente a taxa de sucesso dos experimentos e reduzindo o número de ensaios.

Figura 1: Síntese de materiais guiada por aprendizado de máquina. (a) Uma parte indispensável do desenvolvimento material: síntese material. (b) Modelos de classificação facilitam a síntese por deposição química de vapor (CVD) de materiais bidimensionais (topo); modelos de regressão guiam a síntese hidrotérmica de pontos quânticos fluorescentes dopados com enxofre e nitrogênio (parte inferior).

Em outro estudo, conforme ilustrado na Figura 2, o aprendizado de máquina foi empregado para analisar padrões de crescimento de grafeno em sistemas CVD. Ao desenvolver redes neurais convolucionais de proposta de região (R-CNN), os pesquisadores foram capazes de medir e analisar automaticamente o tamanho, a cobertura, a densidade de domínio e a proporção do grafeno. Posteriormente, redes neurais artificiais (RNA) e máquinas de vetores de suporte (SVM) foram utilizadas para desenvolver modelos substitutos para deduzir a correlação entreProcesso de DCVvariáveis ​​e especificações medidas. Este método permite a simulação da síntese de grafeno e determina as condições experimentais necessárias para a produção de grafeno com tamanhos de grãos grandes e baixa densidade de domínio, economizando tempo e custos significativos.

Figura 2: Predição de aprendizado de máquina de padrões de crescimento de grafeno em sistemas CVD

(2) Processo CVD automatizado: O aprendizado de máquina pode ser usado para desenvolver sistemas automatizados que monitoram e ajustam parâmetros em tempo real durante o processo CVD, alcançando um controle mais preciso e maior eficiência de produção. Conforme mostrado na Figura 3, uma equipe de pesquisa da Universidade Xidian utilizou aprendizado profundo para superar o desafio de reconhecer o ângulo de rotação de materiais bidimensionais de bicamada preparados por CVD. Ao coletar o espaço de cores do MoS2 preparado para CVD e aplicar redes neurais convolucionais (CNN) de segmentação semântica, eles foram capazes de identificar com precisão e rapidez a espessura do MoS2. Eles então treinaram um segundo modelo CNN para prever com precisão o ângulo de rotação de materiais TMD de bicamada cultivados por CVD. Este método não só melhorou a eficiência da identificação de amostras, mas também forneceu um novo paradigma para a aplicação de aprendizagem profunda no campo da ciência dos materiais.

Figura 3: Abordagem de Aprendizado Profundo para Identificar o Ângulo de Rotação de Materiais Bidimensionais Bicamadas

Panorama

O anúncio do Prémio Nobel lembra-nos mais uma vez que a integração da inteligência artificial e da física trará mais inovação e avanços. À medida que a tecnologia de aprendizado de máquina continua a avançar, temos motivos para acreditar quetecnologia de deposição química de vaporencontrará novas oportunidades de desenvolvimento no futuro. Tudo isto anuncia o início de uma nova era, onde a convergência da tecnologia e da ciência abrirá caminhos mais amplos para a exploração.

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