Поєднання штучного інтелекту та фізики: технологічні інновації серцево-судинних захворювань за Нобелівською премією

Нещодавнє оголошення Нобелівської премії з фізики 2024 року привернуло безпрецедентну увагу до галузі штучного інтелекту. Дослідження, проведене американським ученим Джоном Дж. Хопфілдом і канадським вченим Джеффрі Е. Гінтоном, використовувало інструменти машинного навчання, щоб надати нові знання про складний світ сучасної фізики. Це досягнення не тільки знаменує собою важливу віху в технології штучного інтелекту, але й віщує глибоку інтеграцію фізики та штучного інтелекту.

Яке значення хімічного осадження з парової фази (CVD) у фізиці та з якими проблемами воно стикається?

Технологія хімічного осадження з газової фази (CVD).має багатогранне значення у фізиці, слугуючи вирішальною технікою підготовки матеріалу, одночасно відіграючи важливу роль у просуванні досліджень і застосувань у фізичних науках. CVD дозволяє точно контролювати ріст матеріалу на атомному та молекулярному рівнях. Як показано на малюнку 1, ця методика включає в себе газоподібні або парофазові речовини, які піддаються хімічним реакціям на твердих поверхнях з утворенням твердих відкладень, таким чином створюючи різноманітні високоефективні плівки та наноструктуровані матеріали. Ця здатність є життєво важливою у фізиці для розуміння та дослідження зв’язку між мікроструктурою матеріалів та їх макроскопічними властивостями, оскільки вона дозволяє вченим вивчати матеріали зі специфічними структурами та композиціями, отримуючи таким чином глибоке розуміння їхніх фізичних властивостей.

Крім того,CVD технологіяє ключовим методом отримання різноманітних функціональних плівок у напівпровідникових приладах. Наприклад, його можна використовувати для вирощуваннякремнієві монокристалічні епітаксійні шари, III-V напівпровідники, такі як арсенід галію, і II-VI напівпровідникові монокристалічні епі-шари, а також осадження різних легованих напівпровідникових монокристалічних епітаксійних плівок і плівок полікремнію. Ці матеріали та структури складають основу сучасних електронних та оптоелектронних пристроїв. Крім того, технологія CVD відіграє важливу роль у таких галузях досліджень, як оптичні матеріали, надпровідні матеріали та магнітні матеріали. За допомогою CVD можна синтезувати тонкі плівки зі специфічними оптичними властивостями для застосування в оптоелектронних пристроях і оптичних датчиках.

Незважаючи на свої переваги, технологія CVD стикається з кількома проблемами в практичному застосуванні, такими як:

Умови високої температури та високого тиску: CVD часто вимагає високих температур або тиску, що обмежує типи матеріалів, які можна використовувати, і збільшує споживання енергії та витрати.

Чутливість до параметрів: процес CVD надзвичайно чутливий до умов реакції, навіть незначні зміни можуть потенційно вплинути на якість кінцевого продукту.

Складність систем CVD: процес чутливий до граничних умов, демонструє значну невизначеність, і його може бути важко контролювати відтворювано, що потенційно ускладнює розробку матеріалу.

Як робитьТехнологія хімічного осадження з парової фази (CVD).Отримаєте користь від машинного навчання?

Зіткнувшись із цими проблемами, машинне навчання, як потужний інструмент аналізу даних, продемонструвало потенціал у вирішенні деяких із цих проблем у сфері ССЗ. Ось приклади застосування машинного навчання в технології CVD:

(1) Прогнозування зростання серцево-судинних захворювань: алгоритми машинного навчання можуть вчитися на обширних експериментальних даних для прогнозування результатів зростання серцево-судинних захворювань за різних умов, таким чином керуючи коригуванням експериментальних параметрів. Як показано на малюнку 1, дослідницька група з Наньянського технологічного університету в Сінгапурі використовувала алгоритми класифікації в машинному навчанні, щоб керувати CVD-синтезом двовимірних матеріалів. Аналізуючи ранні експериментальні дані, вони успішно передбачили умови росту дисульфіду молібдену (MoS2), значно підвищивши рівень успішності експериментів і зменшивши кількість випробувань.

Малюнок 1. Синтез матеріалу, керований машинним навчанням. (a) Невід’ємна частина розвитку матеріалу: синтез матеріалу. (b) Класифікаційні моделі сприяють синтезу двовимірних матеріалів методом хімічного осадження з парової фази (CVD) (вгорі); регресійні моделі керують гідротермальним синтезом флуоресцентних квантових точок, легованих сіркою та азотом (внизу).

В іншому дослідженні, як показано на малюнку 2, машинне навчання було використано для аналізу моделей росту графену в системах CVD. Розробивши згорточні нейронні мережі регіональних пропозицій (R-CNN), дослідники змогли автоматично виміряти й проаналізувати розмір, покриття, щільність домену та співвідношення сторін графену. Згодом штучні нейронні мережі (ANN) і опорні векторні машини (SVM) були використані для розробки сурогатних моделей для виведення кореляції міжССЗ процесзмінні та виміряні характеристики. Цей метод дозволяє симулювати синтез графену та визначає експериментальні умови, необхідні для виробництва графену з великими розмірами зерен і низькою щільністю доменів, тим самим економлячи час і кошти.

Рисунок 2: Прогноз машинного навчання моделей росту графену в CVD системах

(2) Автоматизований процес CVD: машинне навчання можна використовувати для розробки автоматизованих систем, які відстежують і коригують параметри в режимі реального часу під час процесу CVD, досягаючи більш точного контролю та вищої ефективності виробництва. Як показано на малюнку 3, дослідницька група з Університету Сідіан використовувала глибоке навчання, щоб подолати проблему розпізнавання кута повороту двошарових двовимірних матеріалів, отриманих за допомогою CVD. Збираючи колірний простір MoS2, підготовленого CVD, і застосовуючи згорточні нейронні мережі семантичної сегментації (CNN), вони змогли точно та швидко визначити товщину MoS2. Потім вони навчили другу модель CNN для точного прогнозування кута повороту двошарових матеріалів TMD, вирощених за допомогою CVD. Цей метод не тільки покращив ефективність ідентифікації зразків, але й забезпечив нову парадигму для застосування глибокого навчання в галузі матеріалознавства.

Рисунок 3: Підхід глибокого навчання для визначення кута повороту двошарових двовимірних матеріалів

Outlook

Оголошення Нобелівської премії ще раз нагадує нам, що інтеграція штучного інтелекту та фізики принесе більше інновацій та проривів. Оскільки технологія машинного навчання продовжує розвиватися, у нас є підстави вважати цетехнологія хімічного осадження з газової фазизіштовхнеться з новими можливостями розвитку в майбутньому. Усе це провіщає світанок нової ери, де конвергенція технологій і науки відкриє ширші шляхи для досліджень.

Пропозиції SemicorexГрафітове покриття SiC/TaCікерамічні матеріали через процес хімічного осадження з парової фази (CVD).. Якщо у вас є запитання або вам потрібна додаткова інформація, будь ласка, не соромтеся зв’язатися з нами.

Контактний телефон +86-13567891907

Електронна адреса: sales@semicorex.com