Perpaduan AI dan Fisika: Inovasi Teknologi CVD di Balik Hadiah Nobel

Pengumuman Hadiah Nobel Fisika tahun 2024 baru-baru ini telah membawa perhatian yang belum pernah terjadi sebelumnya pada bidang kecerdasan buatan. Penelitian yang dilakukan oleh ilmuwan Amerika John J. Hopfield dan ilmuwan Kanada Geoffrey E. Hinton telah memanfaatkan alat pembelajaran mesin untuk memberikan wawasan baru tentang dunia fisika yang kompleks saat ini. Pencapaian ini tidak hanya menandai tonggak penting dalam teknologi AI namun juga menandai integrasi mendalam antara fisika dan kecerdasan buatan.

Apa Pentingnya Deposisi Uap Kimia (CVD) dalam Fisika dan Tantangan Apa yang Dihadapinya?

Teknologi deposisi uap kimia (CVD).memiliki arti penting dalam berbagai segi dalam fisika, berfungsi sebagai teknik persiapan bahan yang penting sekaligus memainkan peran penting dalam memajukan penelitian dan penerapan dalam ilmu fisika. CVD memungkinkan kontrol yang tepat terhadap pertumbuhan material pada tingkat atom dan molekul. Seperti diilustrasikan pada Gambar 1, teknik ini melibatkan zat fase gas atau uap yang mengalami reaksi kimia pada permukaan padat untuk membentuk endapan padat, sehingga menghasilkan berbagai film berperforma tinggi dan bahan berstruktur nano. Kemampuan ini sangat penting dalam fisika untuk memahami dan mengeksplorasi hubungan antara struktur mikro material dan sifat makroskopisnya, karena memungkinkan para ilmuwan mempelajari material dengan struktur dan komposisi tertentu, sehingga memperoleh wawasan mendalam tentang sifat fisiknya.

Lebih-lebih lagi,teknologi CVDadalah metode kunci untuk memproduksi berbagai film fungsional dalam perangkat semikonduktor. Misalnya, bisa digunakan untuk tumbuhlapisan epitaksi kristal tunggal silikon, semikonduktor III-V seperti galium arsenida, dan lapisan epi kristal tunggal semikonduktor II-VI, serta menyimpan berbagai film epitaksi kristal tunggal semikonduktor yang didoping dan film polisilikon. Bahan dan struktur ini membentuk dasar perangkat elektronik dan optoelektronik modern. Selain itu, teknologi CVD memainkan peran penting dalam bidang penelitian seperti material optik, material superkonduktor, dan material magnetik. Dengan menggunakan CVD, film tipis dengan sifat optik tertentu dapat disintesis untuk aplikasi pada perangkat optoelektronik dan sensor optik.

Terlepas dari kelebihannya, teknologi CVD menghadapi beberapa tantangan dalam penerapan praktisnya, seperti:

Kondisi suhu dan tekanan tinggi: CVD sering kali memerlukan suhu atau tekanan tinggi, sehingga membatasi jenis bahan yang dapat digunakan serta meningkatkan konsumsi dan biaya energi.

Sensitivitas terhadap parameter: Proses CVD sangat sensitif terhadap kondisi reaksi, bahkan variasi kecil sekalipun berpotensi mempengaruhi kualitas produk akhir.

Kompleksitas sistem CVD: Prosesnya sensitif terhadap kondisi batas, menunjukkan ketidakpastian yang signifikan, dan sulit dikendalikan secara reproduktif, sehingga berpotensi mempersulit pengembangan material.

Bagaimana caranyaTeknologi Deposisi Uap Kimia (CVD).Manfaat dari Pembelajaran Mesin?

Menghadapi tantangan-tantangan ini, pembelajaran mesin, sebagai alat analisis data yang kuat, telah menunjukkan potensi dalam mengatasi beberapa masalah ini dalam bidang CVD. Berikut contoh penerapan machine learning pada teknologi CVD:

(1) Memprediksi Pertumbuhan CVD: Algoritme pembelajaran mesin dapat belajar dari data eksperimen ekstensif untuk memprediksi hasil pertumbuhan CVD dalam berbagai kondisi, sehingga memandu penyesuaian parameter eksperimen. Seperti yang digambarkan pada Gambar 1, tim peneliti di Nanyang Technological University di Singapura menggunakan algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin untuk memandu sintesis CVD material dua dimensi. Dengan menganalisis data percobaan awal, mereka berhasil memprediksi kondisi pertumbuhan molibdenum disulfida (MoS2), sehingga secara signifikan meningkatkan tingkat keberhasilan percobaan dan mengurangi jumlah percobaan.

Gambar 1: Sintesis Materi yang Dipandu Pembelajaran Mesin. (a) Bagian tak terpisahkan dari pengembangan material: sintesis material. (b) Model klasifikasi memfasilitasi sintesis deposisi uap kimia (CVD) bahan dua dimensi (atas); model regresi memandu sintesis hidrotermal titik kuantum fluoresen yang didoping sulfur dan nitrogen (bawah).

Dalam studi lain, seperti yang digambarkan pada Gambar 2, pembelajaran mesin digunakan untuk menganalisis pola pertumbuhan graphene dalam sistem CVD. Dengan mengembangkan jaringan saraf konvolusional proposal wilayah (R-CNN), peneliti dapat secara otomatis mengukur dan menganalisis ukuran, cakupan, kepadatan domain, dan rasio aspek graphene. Selanjutnya, jaringan syaraf tiruan (JST) dan mesin vektor pendukung (SVM) digunakan untuk mengembangkan model pengganti untuk menyimpulkan korelasi antaraproses CVDvariabel dan spesifikasi terukur. Metode ini memungkinkan simulasi sintesis graphene dan menentukan kondisi eksperimen yang diperlukan untuk memproduksi graphene dengan ukuran butir besar dan kepadatan domain rendah, sehingga menghemat waktu dan biaya secara signifikan.

Gambar 2: Prediksi Pembelajaran Mesin Pola Pertumbuhan Grafena dalam Sistem CVD

(2) Proses CVD Otomatis: Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengembangkan sistem otomatis yang memantau dan menyesuaikan parameter secara real-time selama proses CVD, sehingga mencapai kontrol yang lebih presisi dan efisiensi produksi yang lebih tinggi. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3, tim peneliti dari Universitas Xidian memanfaatkan pembelajaran mendalam untuk mengatasi tantangan dalam mengenali sudut rotasi material dua dimensi bilayer yang disiapkan oleh CVD. Dengan mengumpulkan ruang warna MoS2 yang disiapkan CVD dan menerapkan jaringan saraf konvolusional segmentasi semantik (CNN), mereka dapat mengidentifikasi ketebalan MoS2 secara akurat dan cepat. Mereka kemudian melatih model CNN kedua untuk secara tepat memprediksi sudut rotasi bahan TMD bilayer yang ditumbuhkan oleh CVD. Metode ini tidak hanya meningkatkan efisiensi identifikasi sampel tetapi juga memberikan paradigma baru dalam penerapan pembelajaran mendalam di bidang ilmu material.

Gambar 3: Pendekatan Pembelajaran Mendalam untuk Mengidentifikasi Sudut Rotasi Material Dua Dimensi Bilayer

Pandangan

Pengumuman Hadiah Nobel sekali lagi mengingatkan kita bahwa integrasi kecerdasan buatan dan fisika akan menghasilkan lebih banyak inovasi dan terobosan. Seiring dengan kemajuan teknologi pembelajaran mesin, kami memiliki alasan untuk mempercayai hal tersebutteknologi pengendapan uap kimiaakan menghadapi peluang pengembangan baru di masa depan. Semua ini menandai dimulainya era baru, di mana konvergensi teknologi dan sains akan membuka jalan eksplorasi yang lebih luas.

Penawaran SemicorexGrafit pelapis SiC/TaCDanbahan keramik melalui proses deposisi uap kimia (CVD).. Jika Anda memiliki pertanyaan atau memerlukan detail tambahan, jangan ragu untuk menghubungi kami.

Hubungi telepon #+86-13567891907

Email: penjualan@semicorex.com