La fusione tra intelligenza artificiale e fisica: innovazione tecnologica CVD dietro il premio Nobel

Il recente annuncio del Premio Nobel per la Fisica 2024 ha attirato un’attenzione senza precedenti sul campo dell’intelligenza artificiale. La ricerca condotta dallo scienziato americano John J. Hopfield e dallo scienziato canadese Geoffrey E. Hinton ha utilizzato strumenti di apprendimento automatico per fornire nuove informazioni sul complesso mondo della fisica odierna. Questo risultato non solo segna un’importante pietra miliare nella tecnologia dell’intelligenza artificiale, ma preannuncia anche una profonda integrazione tra fisica e intelligenza artificiale.

Qual è il significato della deposizione chimica da fase vapore (CVD) in fisica e quali sfide deve affrontare?

Tecnologia di deposizione chimica in fase vapore (CVD).riveste un significato multiforme in fisica, fungendo da tecnica cruciale di preparazione dei materiali e svolgendo al tempo stesso un ruolo essenziale nel progresso della ricerca e delle applicazioni nelle scienze fisiche. La CVD consente un controllo preciso sulla crescita del materiale a livello atomico e molecolare. Come illustrato nella Figura 1, questa tecnica prevede che sostanze gassose o in fase vapore subiscano reazioni chimiche su superfici solide per formare depositi solidi, producendo così una varietà di pellicole ad alte prestazioni e materiali nanostrutturati. Questa capacità è vitale in fisica per comprendere ed esplorare la relazione tra le microstrutture dei materiali e le loro proprietà macroscopiche, poiché consente agli scienziati di studiare materiali con strutture e composizioni specifiche, ottenendo così informazioni approfondite sulle loro proprietà fisiche.

Inoltre,Tecnologia CVDè un metodo chiave per la produzione di vari film funzionali nei dispositivi a semiconduttore. Ad esempio, può essere usato per crescerestrati epitassiali monocristallini di silicio, semiconduttori III-V come arseniuro di gallio e strati epi monocristallini semiconduttori II-VI, oltre a depositare vari film epitassiali monocristallini semiconduttori drogati e film di polisilicio. Questi materiali e strutture costituiscono la base dei moderni dispositivi elettronici e optoelettronici. Inoltre, la tecnologia CVD svolge un ruolo significativo in campi di ricerca come materiali ottici, materiali superconduttori e materiali magnetici. Utilizzando CVD, è possibile sintetizzare film sottili con proprietà ottiche specifiche per applicazioni in dispositivi optoelettronici e sensori ottici.

Nonostante i suoi vantaggi, la tecnologia CVD deve affrontare diverse sfide nelle applicazioni pratiche, come ad esempio:

Condizioni di alta temperatura e alta pressione: la CVD spesso richiede temperature o pressioni elevate, limitando i tipi di materiali che possono essere utilizzati e aumentando il consumo energetico e i costi.

Sensibilità ai parametri: il processo CVD è estremamente sensibile alle condizioni di reazione, con variazioni anche minime che potrebbero influenzare la qualità del prodotto finale.

Complessità dei sistemi CVD: il processo è sensibile alle condizioni al contorno, presenta una significativa incertezza e può essere difficile da controllare in modo riproducibile, complicando potenzialmente lo sviluppo del materiale.

Come funzionaTecnologia di deposizione chimica in fase vapore (CVD).Trarre vantaggio dall'apprendimento automatico?

Di fronte a queste sfide, l’apprendimento automatico, come potente strumento di analisi dei dati, ha mostrato il potenziale nell’affrontare alcuni di questi problemi nel campo della CVD. Ecco alcuni casi di applicazioni di machine learning nella tecnologia CVD:

(1) Previsione della crescita della CVD: gli algoritmi di apprendimento automatico possono apprendere da ampi dati sperimentali per prevedere i risultati della crescita della CVD in varie condizioni, guidando così la regolazione dei parametri sperimentali. Come illustrato nella Figura 1, un gruppo di ricerca della Nanyang Technological University di Singapore ha utilizzato algoritmi di classificazione nell'apprendimento automatico per guidare la sintesi CVD di materiali bidimensionali. Analizzando i primi dati sperimentali, sono riusciti a prevedere le condizioni di crescita del disolfuro di molibdeno (MoS2), migliorando significativamente il tasso di successo degli esperimenti e riducendo il numero di prove.

Figura 1: Sintesi del materiale guidata dal machine learning. (a) Una parte indispensabile dello sviluppo materiale: la sintesi materiale. (b) I modelli di classificazione facilitano la sintesi della deposizione chimica da fase vapore (CVD) di materiali bidimensionali (in alto); i modelli di regressione guidano la sintesi idrotermale di punti quantici fluorescenti drogati con zolfo e azoto (in basso).

In un altro studio, come illustrato nella Figura 2, è stato utilizzato l'apprendimento automatico per analizzare i modelli di crescita del grafene all'interno dei sistemi CVD. Sviluppando le reti neurali convoluzionali della proposta regionale (R-CNN), i ricercatori sono stati in grado di misurare e analizzare automaticamente le dimensioni, la copertura, la densità del dominio e le proporzioni del grafene. Successivamente, le reti neurali artificiali (ANN) e le macchine a vettori di supporto (SVM) sono state utilizzate per sviluppare modelli surrogati per dedurre la correlazione traProcesso CVDvariabili e specifiche misurate. Questo metodo consente la simulazione della sintesi del grafene e determina le condizioni sperimentali necessarie per produrre grafene con granulometrie di grandi dimensioni e bassa densità di domini, risparmiando così tempo e costi significativi.

Figura 2: Previsione dell'apprendimento automatico dei modelli di crescita del grafene nei sistemi CVD

(2) Processo CVD automatizzato: l'apprendimento automatico può essere utilizzato per sviluppare sistemi automatizzati che monitorano e regolano i parametri in tempo reale durante il processo CVD, ottenendo un controllo più preciso e una maggiore efficienza produttiva. Come mostrato nella Figura 3, un gruppo di ricerca dell'Università di Xidian ha utilizzato l'apprendimento profondo per superare la sfida di riconoscere l'angolo di rotazione dei materiali bidimensionali a doppio strato preparati da CVD. Raccogliendo lo spazio colore del MoS2 preparato per CVD e applicando la segmentazione semantica delle reti neurali convoluzionali (CNN), sono stati in grado di identificare in modo accurato e rapido lo spessore del MoS2. Hanno poi addestrato un secondo modello CNN per prevedere con precisione l’angolo di rotazione dei materiali TMD a doppio strato cresciuti mediante CVD. Questo metodo non solo ha migliorato l’efficienza dell’identificazione dei campioni, ma ha anche fornito un nuovo paradigma per l’applicazione dell’apprendimento profondo nel campo della scienza dei materiali.

Figura 3: Approccio di apprendimento profondo per identificare l'angolo di rotazione dei materiali bidimensionali a doppio strato

Veduta

L’annuncio del Premio Nobel ci ricorda ancora una volta che l’integrazione tra intelligenza artificiale e fisica porterà più innovazione e scoperte. Poiché la tecnologia dell’apprendimento automatico continua ad avanzare, abbiamo motivo di crederlotecnologia di deposizione chimica da vaporeincontrerà nuove opportunità di sviluppo in futuro. Tutto ciò preannuncia l’alba di una nuova era, in cui la convergenza tra tecnologia e scienza aprirà strade più ampie all’esplorazione.

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