Sự kết hợp giữa AI và Vật lý: Đổi mới công nghệ CVD đằng sau giải thưởng Nobel

Công bố giải Nobel Vật lý 2024 mới đây đã gây sự chú ý chưa từng có đối với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu do nhà khoa học người Mỹ John J. Hopfield và nhà khoa học người Canada Geoffrey E. Hinton thực hiện đã sử dụng các công cụ học máy để cung cấp những hiểu biết mới về thế giới vật lý phức tạp ngày nay. Thành tựu này không chỉ đánh dấu cột mốc quan trọng của công nghệ AI mà còn báo trước sự tích hợp sâu sắc giữa vật lý và trí tuệ nhân tạo.

Tầm quan trọng của sự lắng đọng hơi hóa học (CVD) trong Vật lý là gì và nó gặp phải những thách thức gì?

Công nghệ lắng đọng hơi hóa học (CVD)có ý nghĩa nhiều mặt trong vật lý, đóng vai trò là kỹ thuật chuẩn bị vật liệu quan trọng đồng thời đóng vai trò thiết yếu trong việc thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng trong khoa học vật lý. CVD cho phép kiểm soát chính xác sự phát triển của vật liệu ở cấp độ nguyên tử và phân tử. Như minh họa trong Hình 1, kỹ thuật này liên quan đến các chất ở pha khí hoặc pha hơi trải qua phản ứng hóa học trên bề mặt rắn để tạo thành cặn rắn, từ đó tạo ra nhiều loại màng hiệu suất cao và vật liệu có cấu trúc nano. Khả năng này rất quan trọng trong vật lý để hiểu và khám phá mối quan hệ giữa các cấu trúc vi mô của vật liệu và các tính chất vĩ mô của chúng, vì nó cho phép các nhà khoa học nghiên cứu các vật liệu có cấu trúc và thành phần cụ thể, từ đó đạt được những hiểu biết sâu sắc về các tính chất vật lý của chúng.

Hơn nữa,công nghệ CVDlà phương pháp chính để sản xuất các loại màng chức năng khác nhau trong các thiết bị bán dẫn. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để phát triểnlớp epiticular đơn tinh thể silicon, Các chất bán dẫn III-V như gali arsenide và các lớp epi tinh thể đơn bán dẫn II-VI, cũng như lắng đọng các màng epiticular đơn tinh thể bán dẫn pha tạp khác nhau và màng polysilicon. Những vật liệu và cấu trúc này tạo thành nền tảng của các thiết bị điện tử và quang điện tử hiện đại. Ngoài ra, công nghệ CVD đóng một vai trò quan trọng trong các lĩnh vực nghiên cứu như vật liệu quang học, vật liệu siêu dẫn và vật liệu từ tính. Bằng cách sử dụng CVD, các màng mỏng có đặc tính quang học cụ thể có thể được tổng hợp cho các ứng dụng trong thiết bị quang điện tử và cảm biến quang học.

Mặc dù có những ưu điểm nhưng công nghệ CVD phải đối mặt với một số thách thức trong ứng dụng thực tế, như:

Điều kiện nhiệt độ và áp suất cao: CVD thường đòi hỏi nhiệt độ hoặc áp suất cao, hạn chế các loại vật liệu có thể sử dụng và tăng mức tiêu thụ năng lượng cũng như chi phí.

Độ nhạy với các thông số: Quá trình CVD cực kỳ nhạy cảm với các điều kiện phản ứng, ngay cả những thay đổi nhỏ cũng có khả năng ảnh hưởng đến chất lượng của sản phẩm cuối cùng.

Độ phức tạp của hệ thống CVD: Quá trình này nhạy cảm với các điều kiện biên, thể hiện độ không đảm bảo đáng kể và có thể khó kiểm soát khả năng tái tạo, có khả năng làm phức tạp quá trình phát triển vật liệu.

Làm thế nàoCông nghệ lắng đọng hơi hóa học (CVD)Lợi ích từ Học máy?

Đối mặt với những thách thức này, học máy, với tư cách là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, đã cho thấy tiềm năng trong việc giải quyết một số vấn đề này trong lĩnh vực CVD. Dưới đây là các trường hợp ứng dụng học máy trong công nghệ CVD:

(1) Dự đoán mức tăng trưởng CVD: Các thuật toán học máy có thể học từ dữ liệu thử nghiệm mở rộng để dự đoán kết quả tăng trưởng CVD trong các điều kiện khác nhau, từ đó hướng dẫn điều chỉnh các thông số thử nghiệm. Như mô tả trong Hình 1, một nhóm nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Nanyang ở Singapore đã sử dụng thuật toán phân loại trong học máy để hướng dẫn tổng hợp CVD của vật liệu hai chiều. Bằng cách phân tích dữ liệu thử nghiệm ban đầu, họ đã dự đoán thành công các điều kiện phát triển của molybdenum disulfide (MoS2), cải thiện đáng kể tỷ lệ thành công của các thí nghiệm và giảm số lượng thử nghiệm.

Hình 1: Tổng hợp tài liệu hướng dẫn học máy. (a) Một bộ phận không thể thiếu của phát triển vật chất: tổng hợp vật chất. (b) Các mô hình phân loại tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình tổng hợp lắng đọng hơi hóa học (CVD) của vật liệu hai chiều (trên cùng); mô hình hồi quy hướng dẫn quá trình tổng hợp thủy nhiệt của các chấm lượng tử huỳnh quang pha tạp lưu huỳnh và nitơ (phía dưới).

Trong một nghiên cứu khác, như được mô tả trong Hình 2, học máy được sử dụng để phân tích các mô hình phát triển graphene trong hệ thống CVD. Bằng cách phát triển mạng nơ ron tích chập đề xuất khu vực (R-CNN), các nhà nghiên cứu có thể tự động đo lường và phân tích kích thước, phạm vi bao phủ, mật độ miền và tỷ lệ khung hình của graphene. Sau đó, mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và máy vectơ hỗ trợ (SVM) đã được sử dụng để phát triển các mô hình thay thế nhằm suy ra mối tương quan giữaquá trình CVDcác biến và thông số đo lường. Phương pháp này cho phép mô phỏng quá trình tổng hợp graphene và xác định các điều kiện thí nghiệm cần thiết để sản xuất graphene có kích thước hạt lớn và mật độ miền thấp, từ đó tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí.

Hình 2: Dự đoán học máy về mô hình tăng trưởng graphene trong hệ thống CVD

(2) Quy trình CVD tự động: Học máy có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống tự động giám sát và điều chỉnh các thông số theo thời gian thực trong quy trình CVD, đạt được khả năng kiểm soát chính xác hơn và hiệu quả sản xuất cao hơn. Như được hiển thị trong Hình 3, một nhóm nghiên cứu từ Đại học Xidian đã sử dụng phương pháp học sâu để vượt qua thách thức nhận biết góc quay của vật liệu hai chiều do CVD chuẩn bị. Bằng cách thu thập không gian màu của MoS2 do CVD chuẩn bị và áp dụng mạng thần kinh tích chập phân đoạn ngữ nghĩa (CNN), họ có thể xác định chính xác và nhanh chóng độ dày của MoS2. Sau đó, họ đào tạo mô hình CNN thứ hai để dự đoán chính xác góc quay của vật liệu TMD hai lớp do CVD phát triển. Phương pháp này không chỉ cải thiện hiệu quả nhận dạng mẫu mà còn cung cấp một mô hình mới cho ứng dụng deep learning trong lĩnh vực khoa học vật liệu.

Hình 3: Phương pháp học sâu để xác định góc quay của vật liệu hai chiều

Triển vọng

Việc công bố giải thưởng Nobel một lần nữa nhắc nhở chúng ta rằng sự tích hợp giữa trí tuệ nhân tạo và vật lý sẽ mang lại nhiều đổi mới và đột phá hơn. Khi công nghệ máy học tiếp tục phát triển, chúng tôi có lý do để tin rằngcông nghệ lắng đọng hơi hóa họcsẽ gặp những cơ hội phát triển mới trong tương lai. Tất cả những điều này báo trước sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới, nơi sự hội tụ của công nghệ và khoa học sẽ mở ra những con đường khám phá rộng lớn hơn.

Ưu đãi của SemicorexThan chì phủ SiC/TaCVàvật liệu gốm sứ thông qua quá trình lắng đọng hơi hóa học (CVD). Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc hoặc cần thêm chi tiết, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi.

Số điện thoại liên hệ +86-13567891907

Email: sales@semicorex.com