Нобель сыйлығының артындағы CVD технологиясы

Жақында физика саласындағы 2024 Нобель сыйлығының жариялануы жасанды интеллект өрісіне бұрын-соңды болмаған назар аударды. Американдық ғалым Джон Дж. Хопфилд пен Канадалық ғалымның goffield goffrey e. Hinton компаниясы бүгін күрделі физиканың жаңа түсініктерін беру үшін машиналық оқыту құралдарын қолданады. Бұл жетістік Жасанды интеллект технологиясындағы маңызды кезеңді ғана білдірмейді, сонымен қатар физика мен жасанды интеллектінің терең интеграциялануы.

Ⅰ. Физикадағы химиялық будың тұндыру (CVD) технологиясының маңыздылығы мен міндеттері

Физикадағы химиялық будың тұндыру (CVD) технологиясының маңыздылығы көп қырлы. Бұл маңызды материалды дайындау технологиясы ғана емес, сонымен қатар физика зерттеулері мен қолданылуын дамытуға ықпал етуде маңызды рөл атқарады. CVD технологиясы атомдық және молекулалық деңгейлердегі материалдардың өсуін дәл бақылауға алады. 1-суретте көрсетілгендей, бұл технология түрлі-түсті және наноқұрылымды материалдарды және наноқұрылымды материалдарды берік шөгінділерді қалыптастыру үшін қатты бетіне химиялық немесе бөртпелі заттармен шығарады1. Бұл физика ғылымдарында маңызды, материалдардың макроқұрылымдары мен макроскопиялық қасиеттері арасындағы байланысты зерттеу және зерттеу үшін өте маңызды, өйткені ғалымдарға белгілі бір құрылымдар мен композициялармен материалдарды оқып, олардың физикалық қасиеттерін терең түсінуге мүмкіндік береді.

Екіншіден, CVD технологиясы - жартылай өткізгіш құрылғыларда түрлі функционалды жұқа қабықшаларды дайындаудың негізгі технологиясы. Мысалы, CVD кремнийді жалғыз кристалды эпитаксиалды қабаттарды, III-V галлийді жартылай өткізгіштер, мысалы, галлий арсенду галлюсторы, мысалы, галлий арсенду және жалғыз кристалды эпитакси, поликристалды силикон қабықшалары және т.б. Бұл материалдар мен конструкциялар заманауи электронды құрылғылар мен оптоэлектрондық құрылғылар құрылғылар. Сонымен қатар, CVD технологиясы физика ғылыми-зерттеу салаларында оптикалық материалдар, суперкондинг материалдар, магниттік материалдар сияқты маңызды рөл атқарады. CVD технологиясы арқылы арнайы оптикалық қасиеттері бар жұқа қабықшалар оптоэлектрондық құрылғыларда және оптикалық сенсорларда синтездеуге болады.

1-сурет CVD-дегі реакцияны беру қадамдары

Сонымен бірге, CVD технологиясы практикалық қосымшалардың кейбір қиындықтарына тап болады, мысалы:

✔ Жоғары температура және жоғары қысым шарттары: CVD әдетте жоғары температурада немесе жоғары қысыммен жүзеге асырылуы керек, бұл қолдануға болатын материалдардың түрлерін шектейді және энергия шығынын және шығындарды арттырады.

✔ Параметрлер сезімталдығы: CVD процесі реакция жағдайына өте сезімтал, тіпті кішкентай өзгерістер түпкілікті өнімнің сапасына әсер етуі мүмкін.

✔ CVD жүйесі күрделі: CVD процесі шекаралық шарттарға сезімтал, ешқандай белгісіздікке ие және оларды бақылау және қайталау қиын, ол материалдық зерттеулер мен дамудағы қиындықтарға әкелуі мүмкін.

Ⅱ. Химиялық будың тұндыру (CVD) технологиясы және машиналарды оқыту

Осы қиындықтарға кезіккенде, машинаны оқыту, деректерді тиімді талдау құралы ретінде, CVD өрісіндегі кейбір мәселелерді шешуге мүмкіндік көрсетті. Төменде CVD технологиясында машиналық оқытуды қолдану мысалдары келтірілген:

(1) CVD өсуін болжау

Машиналарды оқыту алгоритмдерін қолдана отырып, біз көптеген тәжірибелік мәліметтерден біле аламыз және біз әр түрлі шарттар бойынша CVD өсуінің нәтижелерін болжай аламыз, осылайша тәжірибелік параметрлерді түзетуді жүргізе аламыз. 2-суретте көрсетілгендей, Сингапурдағы Нанянг технологиялық университетінің ғылыми-зерттеу тобы екі өлшемді материалдардың CVD синтезін басқаруға арналған классификациялық алгоритмін қолданды. Ертерек тәжірибелік мәліметтерді талдап, олар эксперименттік жетістіктерді едәуір жақсартып, эксперименттер санын едәуір жақсартып, молибден дуланушыларының өсу жағдайларын сәтті болжайды.

2-сурет. Машиналарды оқыту Нұсқаулықтар Материалдық синтез

(a) материалдық зерттеулер мен әзірлеменің ажырамас бөлігі: материалдық синтез.

(b) жіктеу моделі екі өлшемді материалдарды синтездеу үшін химиялық будың тұндыруына көмектеседі (жоғарғы); Регрессиялық модель күкірт-азоттың гидротермиялық синтезділеріне гидротермальды синтездейді (төменгі).

Басқа зерттеуде (3-сурет), машинаны оқыту CVD жүйесіндегі графеннің өсу үлгісін талдау үшін қолданылды. Графеннің мөлшері, қамтуы, домен тығыздығы және арақатынасы, сондай-ақ аймақтық нейрондық желіні (R-CNN) аймақтық ұялы желілер (ANN) әзірлеу арқылы өңделді және талданды, содан кейін суррогат модельдері, CVD процесс айнымалысы мен өлшенген сипаттамалары арасындағы корреляцияны болдырмайды. Бұл тәсіл графен синтезін модельдей алады және графен синтездеуі мүмкін және графен синтездеуі мүмкін, үлкен астық мөлшері мен төмен домен тығыздығы төмен, көп уақыт пен қымбатқа түседі, көп уақытты үнемдейді

3-сурет Құрылғыны оқыту CVD жүйелеріндегі графеннің өсуінің үлгілерін болжайды

(2) CVD автоматтандырылған процесі

Машиналарды оқытуды нақты уақытында нақты уақыт режимінде бақылау және түзету үшін автоматтандырылған жүйелерді жасау үшін қолдануға болады, бұл нақты уақыт режимінде, нақты бақылау және өндіріс тиімділігі жоғары. 4-суретте көрсетілгендей, Ксидьян университетінің ғылыми-зерттеу тобы екі қабатты екі қабатты екі өлшемді материалдардың айналу бұрышын анықтаудағы қиындықты жеңу үшін терең үйренді. Олар CVD-ді дайындаған және Sementic Segeture Segetual Segetual Segrination Segrine желісін (CNN) түсіне жинады және Sementic Segental Never желісін (CNN) дәл және тез арада қолданды, содан кейін CNN-ді тез арада анықтады, содан кейін CVD-ге дейін екі қабатты TMD материалдарының бұрылу бұрышын дәл болжауға үйретеді. Бұл әдіс үлгі сәйкестендірудің тиімділігін жақсартып қана қоймай, сонымен қатар материалтану саласындағы терең оқытуды қолдану үшін жаңа парадигманы ұсынады⁴.

Сурет 4 Оқыту әдістері Екі қабатты екі өлшемді материалдардың бұрыштарын анықтайды

Сілтемелер:

(1) Гуо, Q.-M.; Цин, З.-Г. Атом өндірісінде бу тұндыру технологиясын әзірлеу және қолдану. Acta Phymicya Sinica 2021, 70 (2), 028101-028101-028101-028115. Екі: 10.7498 / APS.70.20201436.

(2) yi, k; Лю, д.; Чен, х.; Ян, ж .; Вэй, д.; Лю, у .; WEI, D. Өтінімдерге арналған екі өлшемді материалдарды плазмалық-индикатуралық бумен тұндыру. Химиялық зерттеулердің шоттары 2021, 54 (4), 1011-1022. Doi: 10.1021 / ACS.Cass.counts.0C00757.

(3) Хванг, ж.; Ким, Т; Шин, Дж.; Шин, Н .; HWANG, S. CVD графенын талдау үшін S. Machine: Өлшеуден семендік суреттерді модельдеу үшін. Өнеркәсіптік және инженерлік химия журналы 2021, 101, 430-444. Doi: https://doi.org/10.1016/j.jiec.2021.05.031.

(4) Хоу, ә.; Ву, Дж.; Qiu, D. Y. КОН-Шамдардың жеке білімсіздігі: көптеген дене әсерлерінің төменгі ағындық болжамдары үшін түсіндірілмейтін өкілдіктер мен салдарлар. 2024; P ARXIV: 2404.14601.