Nuálaíocht Teicneolaíochta CVD taobh thiar de Dhuais Nobel

Le déanaí, tá aird gan fasach tugtha ar réimse na hintleachta saorga mar gheall ar fhógra Duais Nobel 2024 san fhisic. Baineann taighde an eolaí Meiriceánach John J. Hopfield agus an t -eolaí Ceanada Geoffrey E. Hinton úsáid as uirlisí foghlama meaisín chun léargais nua a sholáthar ar fhisic chasta an lae inniu. Ní hamháin gur cloch mhíle thábhachtach é an gnóthachtáil seo i dteicneolaíocht na hintleachta saorga, ach cuireann sé in iúl freisin go bhfuil comhtháthú domhain na fisice agus na hintleachta saorga ann.

Ⅰ. Tábhacht agus dúshláin na teicneolaíochta i dtaisce gaile ceimiceach (CVD) san fhisic

Tá an tábhacht a bhaineann le teicneolaíocht na sil -leagain cheimicigh (CVD) san fhisic ilghnéitheach. Ní hamháin gur teicneolaíocht thábhachtach ullmhúcháin ábhartha í, ach tá ról lárnach aige freisin maidir le forbairt taighde agus feidhmiú fisice a chur chun cinn. Is féidir le teicneolaíocht CVD fás na n -ábhar ag na leibhéil adamhacha agus mhóilíneacha a rialú go beacht. Mar a thaispeántar i bhFigiúr 1, táirgeann an teicneolaíocht seo éagsúlacht scannán tanaí ardfheidhmíochta agus ábhair nanostruchtúrtha trí shubstaintí gásacha nó vaporous a fhreagairt go ceimiceach ar an dromchla soladach chun taiscí soladacha a ghiniúint1. Tá sé seo ríthábhachtach i bhfisic chun an gaol idir microstruchtúr agus airíonna macrascópacha na n -ábhar a thuiscint agus a fhiosrú, toisc go gceadaíonn sé d'eolaithe ábhair a staidéar le struchtúir agus cumadóireachtaí sonracha, agus ansin a n -airíonna fisiceacha a thuiscint go domhain.

Ar an dara dul síos, is teicneolaíocht lárnach í teicneolaíocht CVD chun scannáin tanaí feidhmiúla éagsúla a ullmhú i bhfeistí leathsheoltóra. Mar shampla, is féidir úsáid a bhaint as CVD chun sraitheanna epitaxial criostail aonair sileacain a fhás, leathsheoltóirí III-V ar nós gallium arsenide agus leathsheoltor leathsheoltóra aonair, agus taiscí leathsheoltóra amháin criostail criostail amháin, is iad na hábhair agus na struchtúir seo a bhfuil na scannáin seo nua-aimseartha agus na scannáin seo nua-aimseartha agus na scannáin silicoricine silicoric. feistí. Ina theannta sin, tá ról tábhachtach ag teicneolaíocht CVD i réimsí taighde fisice amhail ábhair optúla, ábhair mhaoirseachta, agus ábhair mhaighnéadacha. Trí theicneolaíocht CVD, is féidir scannáin tanaí le hairíonna optúla ar leith a shintéisiú le húsáid i bhfeistí optoelectronic agus i mbraiteoirí optúla.

Figiúr 1 Céimeanna Aistrithe Imoibriúcháin CVD

Ag an am céanna, tá roinnt dúshlán ag baint le teicneolaíocht CVD in iarratais phraiticiúla ², mar shampla:

✔ Teocht ard agus dálaí ardbhrú: De ghnáth ní mór CVD a dhéanamh ag teocht ard nó ag brú ard, a chuireann teorainn leis na cineálacha ábhar is féidir a úsáid agus a mhéadaíonn ídiú agus costas fuinnimh.

✔ Íogaireacht paraiméadair: Tá an próiseas CVD thar a bheith íogair do choinníollacha imoibriúcháin, agus d'fhéadfadh fiú athruithe beaga dul i bhfeidhm ar cháilíocht an táirge deiridh.

✔ Tá córas CVD casta: Tá an próiseas CVD íogair do choinníollacha teorann, tá neamhchinnteachtaí móra aige, agus tá sé deacair é a rialú agus a athdhéanamh, rud a d'fhéadfadh deacrachtaí a bheith ann i dtaighde agus i bhforbairt ábhartha.

Ⅱ. Teicneolaíocht Sil -leagan gaile ceimiceach (CVD) agus foghlaim meaisín

Ag tabhairt aghaidh ar na deacrachtaí seo, léirigh foghlaim meaisín, mar uirlis chumhachtach anailíse sonraí, an poitéinseal roinnt fadhbanna a réiteach sa réimse CVD. Seo a leanas samplaí de chur i bhfeidhm na foghlama meaisín i dteicneolaíocht CVD:

(1) Fás CVD a thuar

Ag baint úsáide as halgartaim foghlama meaisín, is féidir linn foghlaim ó chuid mhór sonraí turgnamhacha agus torthaí an fháis CVD a thuar faoi choinníollacha difriúla, rud a threoraíonn coigeartú paraiméadair thurgnamhacha. Mar a léirítear i bhFigiúr 2, d'úsáid foireann taighde Ollscoil Teicneolaíochta Nanyang i Singeapór an t-algartam aicmithe i bhfoghlaim meaisín chun treoir a thabhairt do shintéis CVD ábhar déthoiseach. Trí anailís a dhéanamh ar shonraí luatha turgnamhacha, thuar siad go rathúil na coinníollacha fáis a bhaineann le disulfide moluibdín (MOS2), ag feabhsú go mór an ráta ratha turgnamhach agus ag laghdú líon na dturgnamh.

Figiúr 2 Treoraíonn Meaisín Sintéis Ábhar Treoraithe Meaisín

(a) Cuid fíor -riachtanach de thaighde agus de fhorbairt ábhartha: Sintéis ábhair.

. Treoraíonn an tsamhail aischéimnithe sintéis hidriteirmeach de photaí candam fluaraiseacha sulfair-nítrigine (bun).

I staidéar eile (Figiúr 3), baineadh úsáid as foghlaim meaisín chun anailís a dhéanamh ar phatrún fáis graphene sa chóras CVD. Rinneadh méid, clúdach, dlús fearainn agus cóimheas gné graphene a thomhas agus a anailísiú go huathoibríoch trí líonra néarach convolutional togra (R-CNN) a fhorbairt, agus ansin forbraíodh samhlacha ionaid ag baint úsáide as líonraí néarach saorga (ANN) agus meaisíní veicteoir tacaíochta (SVM) chun an comhghaol idir athruithe próisis CVD agus na sainúcháin tomhaiste a thabhairt chun solais. Is féidir leis an gcur chuige seo sintéis graphene a insamhladh agus na coinníollacha turgnamhacha a chinneadh chun graphene a shintéisiú le moirfeolaíocht inmhianaithe le méid mór gráin agus dlús íseal fearainn, ag sábháil a lán ama agus costas ³ ³

Tuarann ​​Figiúr 3 Meaisín Patrúin Fáis Graphene i gCórais CVD

(2) Próiseas CVD uathoibrithe

Is féidir foghlaim meaisín a úsáid chun córais uathoibrithe a fhorbairt chun monatóireacht agus coigeartú a dhéanamh ar pharaiméadair sa phróiseas CVD i bhfíor -am chun rialú níos cruinne agus éifeachtúlacht táirgthe níos airde a bhaint amach. Mar a léirítear i bhFigiúr 4, d'úsáid foireann taighde ó Ollscoil Xidian foghlaim dhomhain chun an deacracht a bhaineann le huillinn uainíochta na n-ábhar déthoiseach dúbailte CVD a aithint. Bhailigh siad an spás datha de MOS2 a d'ullmhaigh CVD agus chuir siad líonra néarach deighilte semantic (CNN) i bhfeidhm chun tiús MOS2 a aithint go cruinn agus go tapa, agus ansin chuir siad oiliúint ar an dara samhail CNN chun tuar cruinn a bhaint amach ar uillinn uainíochta na n-ábhar TMD dúbailte CVD. Ní hamháin go bhfeabhsaíonn an modh seo éifeachtúlacht aitheantais samplaí, ach cuireann sé paraidím nua ar fáil freisin chun foghlaim dhomhain a chur i bhfeidhm i réimse na heolaíochta ábhar⁴.

Figiúr 4 Modhanna Foghlama Domhain Sainaithin coirnéil na n-ábhar déthoiseach dúbailte ciseal

Tagairtí:

(1) Guo, Q.-M.; Qin, Z.-H. Teicneolaíocht sil -leagan gaile a fhorbairt agus a chur i bhfeidhm i ndéantúsaíocht adamhach. Acta Physica Sinica 2021, 70 (2), 028101-028101-028101-028115. Dhá: 10.7498/aps.70.20201436.

(2) Yi, K.; Liu, D.; Chen, X.; Yang, J.; Wei, D.; Liu, Y.; Wei, D. Plasma-feabhsaithe gaile ceimiceach na n-ábhar déthoiseach d'iarratais. Cuntais Taighde Ceimiceach 2021, 54 (4), 1011-1022. Doi: 10.1021/acs.accounts.0c00757.

(3) Hwang, G.; Kim, T.; Shin, J.; Shin, n.; Hwang, S. Machine Learnings le haghaidh Anailís Graphene CVD: Ó Thomhas go Insamhalta Íomhánna SEM. Journal of Ceimic Thionsclaíoch agus Innealtóireachta 2021, 101, 430-444. Doi: https://doi.org/10.1016/j.jiec.2021.05.031.

(4) Hou, b.; Wu, J.; Qiu, D. Y. Foghlaim gan mhaoirsiú ar stáit aonair Kohn-Sham: uiríll agus iarmhairtí inléite do thuar iartheachtach ar éifeachtaí go leor coirp. 2024; P ARXIV: 2404.14601.