La fusion de l’IA et de la physique : l’innovation technologique CVD derrière le prix Nobel

L’annonce récente de l’attribution du prix Nobel de physique 2024 a attiré une attention sans précédent sur le domaine de l’intelligence artificielle. Les recherches menées par le scientifique américain John J. Hopfield et le scientifique canadien Geoffrey E. Hinton ont utilisé des outils d'apprentissage automatique pour fournir de nouvelles informations sur le monde complexe de la physique d'aujourd'hui. Cette réalisation marque non seulement une étape importante dans la technologie de l’IA, mais annonce également une profonde intégration entre la physique et l’intelligence artificielle.

Quelle est l’importance du dépôt chimique en phase vapeur (CVD) en physique et à quels défis est-il confronté ?

Technologie de dépôt chimique en phase vapeur (CVD)revêt une importance multiforme en physique, servant de technique cruciale de préparation des matériaux tout en jouant un rôle essentiel dans l’avancement de la recherche et des applications dans les sciences physiques. Le CVD permet un contrôle précis de la croissance des matériaux aux niveaux atomique et moléculaire. Comme l'illustre la figure 1, cette technique implique des substances en phase gazeuse ou vapeur subissant des réactions chimiques sur des surfaces solides pour former des dépôts solides, produisant ainsi une variété de films et de matériaux nanostructurés haute performance. Cette capacité est vitale en physique pour comprendre et explorer la relation entre les microstructures des matériaux et leurs propriétés macroscopiques, car elle permet aux scientifiques d’étudier des matériaux avec des structures et des compositions spécifiques, acquérant ainsi des informations approfondies sur leurs propriétés physiques.

En outre,Technologie CVDest une méthode clé pour produire divers films fonctionnels dans les dispositifs semi-conducteurs. Par exemple, il peut être utilisé pour cultivercouches épitaxiales de monocristal de silicium, des semi-conducteurs III-V comme l'arséniure de gallium et des épi-couches monocristallines de semi-conducteurs II-VI, ainsi que le dépôt de divers films épitaxiaux monocristallins semi-conducteurs dopés et de films de polysilicium. Ces matériaux et structures constituent la base des dispositifs électroniques et optoélectroniques modernes. De plus, la technologie CVD joue un rôle important dans des domaines de recherche tels que les matériaux optiques, les matériaux supraconducteurs et les matériaux magnétiques. Grâce au CVD, des films minces dotés de propriétés optiques spécifiques peuvent être synthétisés pour des applications dans les dispositifs optoélectroniques et les capteurs optiques.

Malgré ses avantages, la technologie CVD est confrontée à plusieurs défis dans ses applications pratiques, tels que :

Conditions de température et de pression élevées : le CVD nécessite souvent des températures ou des pressions élevées, ce qui limite les types de matériaux pouvant être utilisés et augmente la consommation d'énergie et les coûts.

Sensibilité aux paramètres : Le procédé CVD est extrêmement sensible aux conditions de réaction, même de légères variations affectant potentiellement la qualité du produit final.

Complexité des systèmes CVD : le processus est sensible aux conditions aux limites, présente une incertitude importante et peut être difficile à contrôler de manière reproductible, ce qui pourrait compliquer le développement de matériaux.

CommentTechnologie de dépôt chimique en phase vapeur (CVD)Bénéficier de l’apprentissage automatique ?

Face à ces défis, l’apprentissage automatique, en tant qu’outil puissant d’analyse de données, a montré son potentiel pour résoudre certains de ces problèmes dans le domaine des CVD. Voici des cas d’applications de machine learning dans la technologie CVD :

(1) Prédire la croissance des maladies cardiovasculaires : les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent apprendre de nombreuses données expérimentales pour prédire les résultats de la croissance des maladies cardiovasculaires dans diverses conditions, guidant ainsi l’ajustement des paramètres expérimentaux. Comme le montre la figure 1, une équipe de recherche de l'Université technologique de Nanyang à Singapour a utilisé des algorithmes de classification dans l'apprentissage automatique pour guider la synthèse CVD de matériaux bidimensionnels. En analysant les premières données expérimentales, ils ont réussi à prédire les conditions de croissance du bisulfure de molybdène (MoS2), améliorant considérablement le taux de réussite des expériences et réduisant le nombre d'essais.

Figure 1 : Synthèse matérielle guidée par l’apprentissage automatique. (a) Une partie indispensable du développement matériel : la synthèse matérielle. (b) Les modèles de classification facilitent la synthèse par dépôt chimique en phase vapeur (CVD) de matériaux bidimensionnels (en haut) ; des modèles de régression guident la synthèse hydrothermale de points quantiques fluorescents dopés au soufre et à l'azote (en bas).

Dans une autre étude, comme le montre la figure 2, l'apprentissage automatique a été utilisé pour analyser les modèles de croissance du graphène dans les systèmes CVD. En développant des réseaux de neurones convolutifs (R-CNN) proposés par une région, les chercheurs ont pu mesurer et analyser automatiquement la taille, la couverture, la densité de domaine et le rapport hauteur/largeur du graphène. Par la suite, des réseaux de neurones artificiels (ANN) et des machines à vecteurs de support (SVM) ont été utilisés pour développer des modèles de substitution afin de déduire la corrélation entreProcessus CVDvariables et spécifications mesurées. Cette méthode permet de simuler la synthèse du graphène et détermine les conditions expérimentales nécessaires à la production de graphène avec de grandes tailles de grains et une faible densité de domaines, permettant ainsi d'économiser beaucoup de temps et d'argent.

Figure 2 : Prédiction par apprentissage automatique des modèles de croissance du graphène dans les systèmes CVD

(2) Processus CVD automatisé : l'apprentissage automatique peut être utilisé pour développer des systèmes automatisés qui surveillent et ajustent les paramètres en temps réel pendant le processus CVD, obtenant ainsi un contrôle plus précis et une efficacité de production plus élevée. Comme le montre la figure 3, une équipe de recherche de l'Université de Xidian a utilisé l'apprentissage en profondeur pour surmonter le défi consistant à reconnaître l'angle de rotation des matériaux bidimensionnels bicouches préparés par CVD. En collectant l’espace colorimétrique du MoS2 préparé par CVD et en appliquant des réseaux de neurones convolutifs (CNN) à segmentation sémantique, ils ont pu identifier avec précision et rapidité l’épaisseur du MoS2. Ils ont ensuite formé un deuxième modèle CNN pour prédire avec précision l’angle de rotation des matériaux TMD bicouches développés par CVD. Cette méthode a non seulement amélioré l’efficacité de l’identification des échantillons, mais a également fourni un nouveau paradigme pour l’application de l’apprentissage profond dans le domaine de la science des matériaux.

Figure 3 : Approche d'apprentissage profond pour identifier l'angle de rotation des matériaux bidimensionnels bicouches

Perspectives

L’annonce du prix Nobel nous rappelle une fois de plus que l’intégration de l’intelligence artificielle et de la physique entraînera davantage d’innovations et de percées. À mesure que la technologie de l’apprentissage automatique continue de progresser, nous avons des raisons de croire quetechnologie de dépôt chimique en phase vapeurrencontrera de nouvelles opportunités de développement à l’avenir. Tout cela annonce l’aube d’une nouvelle ère, où la convergence de la technologie et de la science ouvrira de plus larges voies d’exploration.

Offres SemicorexGraphite de revêtement SiC/TaCetmatériaux céramiques grâce au processus de dépôt chimique en phase vapeur (CVD). Si vous avez des questions ou avez besoin de détails supplémentaires, n'hésitez pas à nous contacter.

Téléphone de contact # +86-13567891907

Courriel : sales@semicorex.com