La fusión de la IA y la física: innovación tecnológica CVD detrás del Premio Nobel

El reciente anuncio del Premio Nobel de Física 2024 ha atraído una atención sin precedentes al campo de la inteligencia artificial. La investigación realizada por el científico estadounidense John J. Hopfield y el científico canadiense Geoffrey E. Hinton ha utilizado herramientas de aprendizaje automático para proporcionar nuevos conocimientos sobre el complejo mundo de la física actual. Este logro no sólo marca un hito importante en la tecnología de IA, sino que también presagia una profunda integración entre la física y la inteligencia artificial.

¿Cuál es la importancia de la deposición química de vapor (CVD) en física y qué desafíos enfrenta?

Tecnología de deposición química de vapor (CVD)Tiene una importancia multifacética en la física, ya que sirve como una técnica crucial de preparación de materiales y al mismo tiempo desempeña un papel esencial en el avance de la investigación y las aplicaciones en las ciencias físicas. CVD permite un control preciso sobre el crecimiento de materiales a niveles atómicos y moleculares. Como se ilustra en la Figura 1, esta técnica implica sustancias gaseosas o en fase de vapor que experimentan reacciones químicas en superficies sólidas para formar depósitos sólidos, produciendo así una variedad de películas de alto rendimiento y materiales nanoestructurados. Esta capacidad es vital en física para comprender y explorar la relación entre las microestructuras de los materiales y sus propiedades macroscópicas, ya que permite a los científicos estudiar materiales con estructuras y composiciones específicas, obteniendo así conocimientos profundos sobre sus propiedades físicas.

Además,tecnología CVDes un método clave para producir diversas películas funcionales en dispositivos semiconductores. Por ejemplo, se puede utilizar para cultivarcapas epitaxiales monocristalinas de silicio, semiconductores III-V como arseniuro de galio y epicapas monocristalinas de semiconductores II-VI, además de depositar varias películas epitaxiales monocristalinas de semiconductores dopados y películas de polisilicio. Estos materiales y estructuras forman la base de los dispositivos electrónicos y optoelectrónicos modernos. Además, la tecnología CVD desempeña un papel importante en campos de investigación como los materiales ópticos, los materiales superconductores y los materiales magnéticos. Mediante el uso de CVD, se pueden sintetizar películas delgadas con propiedades ópticas específicas para aplicaciones en dispositivos optoelectrónicos y sensores ópticos.

A pesar de sus ventajas, la tecnología CVD enfrenta varios desafíos en aplicaciones prácticas, tales como:

Condiciones de alta temperatura y alta presión: la CVD a menudo requiere altas temperaturas o presiones, lo que limita los tipos de materiales que se pueden utilizar y aumenta el consumo y los costos de energía.

Sensibilidad a los parámetros: el proceso CVD es extremadamente sensible a las condiciones de reacción, e incluso ligeras variaciones pueden afectar la calidad del producto final.

Complejidad de los sistemas CVD: el proceso es sensible a las condiciones límite, exhibe una incertidumbre significativa y puede ser difícil de controlar de manera reproducible, lo que potencialmente complica el desarrollo del material.

¿Cómo funciona?Tecnología de deposición química de vapor (CVD)¿Beneficiarse del aprendizaje automático?

Frente a estos desafíos, el aprendizaje automático, como poderosa herramienta de análisis de datos, ha demostrado potencial para abordar algunas de estas cuestiones dentro del campo de las ECV. A continuación se muestran casos de aplicaciones de aprendizaje automático en tecnología CVD:

(1) Predicción del crecimiento de las ECV: los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de una gran cantidad de datos experimentales para predecir los resultados del crecimiento de las ECV en diversas condiciones, guiando así el ajuste de los parámetros experimentales. Como se muestra en la Figura 1, un equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur utilizó algoritmos de clasificación en aprendizaje automático para guiar la síntesis CVD de materiales bidimensionales. Al analizar los primeros datos experimentales, predijeron con éxito las condiciones de crecimiento del disulfuro de molibdeno (MoS2), mejorando significativamente la tasa de éxito de los experimentos y reduciendo el número de ensayos.

Figura 1: Síntesis de material guiada por aprendizaje automático. (a) Una parte indispensable del desarrollo material: la síntesis material. (b) Los modelos de clasificación facilitan la síntesis por deposición química de vapor (CVD) de materiales bidimensionales (arriba); Los modelos de regresión guían la síntesis hidrotermal de puntos cuánticos fluorescentes dopados con azufre y nitrógeno (abajo).

En otro estudio, como se muestra en la Figura 2, se empleó el aprendizaje automático para analizar los patrones de crecimiento del grafeno dentro de los sistemas CVD. Al desarrollar redes neuronales convolucionales de propuesta de región (R-CNN), los investigadores pudieron medir y analizar automáticamente el tamaño, la cobertura, la densidad de dominio y la relación de aspecto del grafeno. Posteriormente, se utilizaron redes neuronales artificiales (ANN) y máquinas de vectores de soporte (SVM) para desarrollar modelos sustitutos para deducir la correlación entreproceso de derechos compensatoriosvariables y especificaciones medidas. Este método permite la simulación de la síntesis de grafeno y determina las condiciones experimentales necesarias para producir grafeno con tamaños de grano grandes y baja densidad de dominio, ahorrando así mucho tiempo y costes.

Figura 2: Predicción del aprendizaje automático de los patrones de crecimiento del grafeno en sistemas CVD

(2) Proceso CVD automatizado: el aprendizaje automático se puede utilizar para desarrollar sistemas automatizados que monitoreen y ajusten parámetros en tiempo real durante el proceso CVD, logrando un control más preciso y una mayor eficiencia de producción. Como se muestra en la Figura 3, un equipo de investigación de la Universidad de Xidian utilizó el aprendizaje profundo para superar el desafío de reconocer el ángulo de rotación de materiales bidimensionales bicapa preparados por CVD. Al recopilar el espacio de color de MoS2 preparado con CVD y aplicar redes neuronales convolucionales (CNN) de segmentación semántica, pudieron identificar con precisión y rapidez el grosor de MoS2. Luego entrenaron un segundo modelo CNN para predecir con precisión el ángulo de rotación de los materiales TMD bicapa cultivados mediante CVD. Este método no solo mejoró la eficiencia de la identificación de muestras, sino que también proporcionó un nuevo paradigma para la aplicación del aprendizaje profundo en el campo de la ciencia de materiales.

Figura 3: Enfoque de aprendizaje profundo para identificar el ángulo de rotación de materiales bidimensionales bicapa

Perspectiva

El anuncio del Premio Nobel nos recuerda una vez más que la integración de la inteligencia artificial y la física generará más innovación y avances. A medida que la tecnología de aprendizaje automático continúa avanzando, tenemos razones para creer quetecnología de deposición química de vaporencontrará nuevas oportunidades de desarrollo en el futuro. Todo esto presagia el amanecer de una nueva era, donde la convergencia de la tecnología y la ciencia abrirá vías más amplias para la exploración.

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