การผสมผสานระหว่าง AI และฟิสิกส์: นวัตกรรมเทคโนโลยี CVD ที่อยู่เบื้องหลังรางวัลโนเบล

การประกาศรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ประจำปี 2024 เมื่อเร็วๆ นี้ ทำให้เกิดความสนใจอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนในด้านปัญญาประดิษฐ์ การวิจัยที่ดำเนินการโดยนักวิทยาศาสตร์ชาวอเมริกัน John J. Hopfield และนักวิทยาศาสตร์ชาวแคนาดา Geoffrey E. Hinton ได้ใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับโลกที่ซับซ้อนของฟิสิกส์ในปัจจุบัน ความสำเร็จนี้ไม่เพียงแต่เป็นก้าวสำคัญในเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังเป็นการประกาศถึงการบูรณาการอย่างลึกซึ้งระหว่างฟิสิกส์และปัญญาประดิษฐ์อีกด้วย

ความสำคัญของการสะสมไอสารเคมี (CVD) ในวิชาฟิสิกส์คืออะไร และเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้าง

เทคโนโลยีการสะสมไอสารเคมี (CVD)มีความสำคัญหลายแง่มุมในวิชาฟิสิกส์ โดยทำหน้าที่เป็นเทคนิคการเตรียมวัสดุที่สำคัญในขณะที่มีบทบาทสำคัญในการวิจัยและการประยุกต์ทางวิทยาศาสตร์ที่ก้าวหน้า CVD ช่วยให้สามารถควบคุมการเจริญเติบโตของวัสดุในระดับอะตอมและโมเลกุลได้อย่างแม่นยำ ดังที่แสดงในรูปที่ 1 เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับสารที่เป็นก๊าซหรือไอซึ่งเกิดปฏิกิริยาทางเคมีบนพื้นผิวของแข็งเพื่อก่อตัวเป็นของแข็ง ดังนั้นจึงผลิตฟิล์มประสิทธิภาพสูงและวัสดุที่มีโครงสร้างนาโนได้หลากหลาย ความสามารถนี้มีความสำคัญในวิชาฟิสิกส์ในการทำความเข้าใจและสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างจุลภาคของวัสดุกับคุณสมบัติมหภาค เนื่องจากช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถศึกษาวัสดุที่มีโครงสร้างและองค์ประกอบเฉพาะได้ จึงได้รับข้อมูลเชิงลึกในคุณสมบัติทางกายภาพของวัสดุเหล่านั้น

นอกจากนี้,เทคโนโลยีซีวีดีเป็นวิธีการสำคัญในการผลิตฟิล์มเชิงฟังก์ชันต่างๆ ในอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ เช่นสามารถนำไปใช้ในการเจริญเติบโตได้ชั้นเยื่อบุผิวผลึกเดี่ยวของซิลิคอน, เซมิคอนดักเตอร์ III-V เช่น แกลเลียมอาร์เซไนด์ และอีพิเลเยอร์ผลึกเดี่ยวของเซมิคอนดักเตอร์ II-VI รวมถึงการสะสมฟิล์มเอพิแทกเซียลผลึกเดี่ยวและฟิล์มโพลีซิลิคอนของเซมิคอนดักเตอร์สารเจือต่างๆ วัสดุและโครงสร้างเหล่านี้เป็นรากฐานของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และออปโตอิเล็กทรอนิกส์สมัยใหม่ นอกจากนี้ เทคโนโลยี CVD ยังมีบทบาทสำคัญในสาขาการวิจัย เช่น วัสดุเชิงแสง วัสดุตัวนำยิ่งยวด และวัสดุแม่เหล็ก ด้วยการใช้ CVD ฟิล์มบางที่มีคุณสมบัติทางแสงเฉพาะสามารถสังเคราะห์สำหรับการใช้งานในอุปกรณ์ออปโตอิเล็กทรอนิกส์และเซ็นเซอร์ออปติคัล

แม้จะมีข้อได้เปรียบ แต่เทคโนโลยี CVD ต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการในการใช้งานจริง เช่น:

สภาวะที่มีอุณหภูมิสูงและแรงดันสูง: CVD มักต้องการอุณหภูมิหรือความดันสูง ซึ่งเป็นการจำกัดประเภทของวัสดุที่สามารถใช้ได้ และเพิ่มการใช้พลังงานและต้นทุน

ความไวต่อพารามิเตอร์: กระบวนการ CVD มีความไวอย่างยิ่งต่อสภาวะของปฏิกิริยา โดยมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยแม้อาจส่งผลต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

ความซับซ้อนของระบบ CVD: กระบวนการนี้ไวต่อเงื่อนไขขอบเขต แสดงให้เห็นถึงความไม่แน่นอนอย่างมีนัยสำคัญ และอาจเป็นเรื่องยากที่จะควบคุมการทำซ้ำ และอาจก่อให้เกิดความซับซ้อนในการพัฒนาวัสดุ

ทำอย่างไรเทคโนโลยีการสะสมไอสารเคมี (CVD)ได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องใช่ไหม

เมื่อเผชิญกับความท้าทายเหล่านี้ แมชชีนเลิร์นนิงในฐานะเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้บางส่วนในสาขา CVD ต่อไปนี้เป็นกรณีของแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องในเทคโนโลยี CVD:

(1) การคาดการณ์การเติบโตของ CVD: อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้จากข้อมูลการทดลองที่ครอบคลุมเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์การเติบโตของ CVD ภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ซึ่งเป็นแนวทางในการปรับพารามิเตอร์การทดลอง ดังที่แสดงให้เห็นในรูปที่ 1 ทีมวิจัยที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีนันยางในสิงคโปร์ใช้อัลกอริธึมการจำแนกประเภทในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเป็นแนวทางในการสังเคราะห์ CVD ของวัสดุสองมิติ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลการทดลองตั้งแต่เนิ่นๆ พวกเขาคาดการณ์สภาวะการเจริญเติบโตของโมลิบดีนัมไดซัลไฟด์ (MoS2) ได้สำเร็จ ซึ่งช่วยเพิ่มอัตราความสำเร็จของการทดลองได้อย่างมีนัยสำคัญ และลดจำนวนการทดลองลงได้อย่างมาก

รูปที่ 1: การสังเคราะห์วัสดุที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ก) ส่วนที่ขาดไม่ได้ของการพัฒนาวัสดุ: การสังเคราะห์วัสดุ (b) แบบจำลองการจำแนกประเภทอำนวยความสะดวกในการสังเคราะห์ไอสารเคมี (CVD) ของวัสดุสองมิติ (บนสุด); แบบจำลองการถดถอยเป็นแนวทางในการสังเคราะห์ความร้อนของจุดควอนตัมฟลูออเรสเซนต์ที่เจือด้วยซัลเฟอร์และไนโตรเจน (ด้านล่าง)

ในการศึกษาอื่น ดังที่ปรากฎในรูปที่ 2 มีการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์รูปแบบการเติบโตของกราฟีนภายในระบบ CVD ด้วยการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (R-CNN) ที่นำเสนอในระดับภูมิภาค นักวิจัยจึงสามารถวัดและวิเคราะห์ขนาด ความครอบคลุม ความหนาแน่นของโดเมน และอัตราส่วนของกราฟีนได้โดยอัตโนมัติ ต่อมาได้ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) และ Support Vector Machine (SVM) เพื่อพัฒนาแบบจำลองตัวแทนเพื่ออนุมานความสัมพันธ์ระหว่างกระบวนการซีวีดีตัวแปรและข้อกำหนดที่วัดได้ วิธีการนี้ช่วยให้จำลองการสังเคราะห์กราฟีนและกำหนดเงื่อนไขการทดลองที่จำเป็นสำหรับการผลิตกราฟีนที่มีขนาดเกรนใหญ่และมีความหนาแน่นของโดเมนต่ำ จึงช่วยประหยัดเวลาและต้นทุนได้มาก

รูปที่ 2: การทำนายการเรียนรู้ของเครื่องของรูปแบบการเติบโตของกราฟีนในระบบ CVD

(2) กระบวนการ CVD อัตโนมัติ: การเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ในการพัฒนาระบบอัตโนมัติที่ตรวจสอบและปรับพารามิเตอร์แบบเรียลไทม์ในระหว่างกระบวนการ CVD ทำให้ได้รับการควบคุมที่แม่นยำยิ่งขึ้นและประสิทธิภาพการผลิตที่สูงขึ้น ดังแสดงในรูปที่ 3 ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Xidian ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อเอาชนะความท้าทายในการรับรู้มุมการหมุนของวัสดุสองมิติสองชั้นที่เตรียมโดย CVD ด้วยการรวบรวมปริภูมิสีของ MoS2 ที่เตรียม CVD และใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบ semantic Segmentation Convolutional Neural Networks (CNN) พวกเขาสามารถระบุความหนาของ MoS2 ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว จากนั้น พวกเขาได้ฝึกแบบจำลอง CNN ตัวที่สองเพื่อทำนายมุมการหมุนของวัสดุ TMD แบบสองชั้นที่ปลูกโดย CVD อย่างแม่นยำ วิธีการนี้ไม่เพียงปรับปรุงประสิทธิภาพในการระบุตัวอย่างเท่านั้น แต่ยังเป็นกระบวนทัศน์ใหม่สำหรับการประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกในสาขาวัสดุศาสตร์อีกด้วย

รูปที่ 3: แนวทางการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อระบุมุมการหมุนของวัสดุสองมิติแบบ Bilayer

แนวโน้ม

การประกาศรางวัลโนเบลเตือนเราอีกครั้งว่าการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์และฟิสิกส์จะนำมาซึ่งนวัตกรรมและความก้าวหน้าที่มากขึ้น เนื่องจากเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง เราจึงมีเหตุผลที่จะเชื่อเช่นนั้นเทคโนโลยีการสะสมไอสารเคมีจะพบกับโอกาสการพัฒนาใหม่ๆ ในอนาคต ทั้งหมดนี้ถือเป็นการประกาศถึงรุ่งอรุณของยุคใหม่ที่การบรรจบกันของเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์จะเปิดช่องทางในการสำรวจที่กว้างขึ้น

ข้อเสนอของ Semicorexกราไฟท์เคลือบ SiC/TaCและวัสดุเซรามิก ผ่านกระบวนการสะสมไอสารเคมี (CVD)- หากคุณมีข้อสงสัยหรือต้องการรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดอย่าลังเลที่จะติดต่อเรา

โทรศัพท์ติดต่อ # +86-13567891907

อีเมล์: sales@semicorex.com