गेबदी पुरस्कारको पछाडि CVD टेक्नोलोजी विभाग

हालसालै, भ्रष्टाचारमा 20224 नोेलको घोषणाले कृत्रिम बुद्धिको क्षेत्रको अभूतपूर्व ध्यान ल्याएको छ। अमेरिकी वैज्ञानिकको अनुसन्धान स्वागत छ JOSHINFFIRE र क्यानाडानी वैज्ञानिक जेफरेली ईफ्रेइ ईफ्रेई ईफ्रेन ईफेन सन्देशहरू आजको जटिल भौतिक विज्ञानहरूमा नयाँ अन्तरदृष्टि प्रदान गर्न। यस उपलब्धीले कृत्रिम खुफिया टेक्नोलोजीमा एक महत्त्वपूर्ण माइलस्टोन मात्र चिन्ह लगाउँदैन, तर भौतिक विज्ञान र कृत्रिम बुद्धिको गहिरो एकीकरणलाई हेरान्ड गर्दछ।

Ⅰ रासायनिक बाफ कम्पनी (CVD) प्रविधिको महत्त्व र चुनौतीहरू

रासायनिक बाफ कस्थाको महत्त्व (CVD) प्रविधि बहुविज्ञान हो। यो केवल एक महत्वपूर्ण भौतिक तयारेशन टेक्नोलोजीको विकास मात्र होइन चिकित्सक अनुसन्धान र अनुप्रयोगको विकासलाई बढावा दिन मुख्य भूमिका खेल्छ। CVD टेक्नोलोजीलाई परमाणु र आणविक स्तरमा सामग्रीको वृद्धि नियन्त्रण गर्न सक्दछ। चित्र 1 मा देखाईएको रूपमा, यो टेक्नोलोजीले ठोस रूपमा सतह 1 उत्पन्न गर्न ठोस सतहमा गेरीदार वा वासिस्टेड सामग्रीहरू उत्पादन गर्दछ। यो भौतिक विज्ञानमा महत्वपूर्ण छ र सामग्रीको माइक्रोपिरिच र म्याक्रोस्केटिक गुणहरू बीचको सम्बन्धको खोजीमा, किनकि यसले वैज्ञानिकहरूलाई विशिष्ट संरचना र संरचनाको साथ सामग्रीहरू अध्ययन गर्न अनुमति दिन्छ, र त्यसपछि तिनीहरूको भौतिक गुणहरू राम्रोसँग बुझ्दछ।

दोस्रो, CVD टेक्नोलोजी अर्धवतवेनिक उपकरणहरूमा विभिन्न कार्यकारी पातलो फिल्महरू तयारी गर्नको लागि कुञ्जी टेक्नोलोजी हो। उदाहरण को लागी, CVD सिलिकन एकल क्रिस्टल एपिट्याजिकल तहहरु, iii-v अर्ध मजदूरीहरु को लागी glaliumtale Chitabice फिल्महरु, Pulcycriewondultultaly Chitazice फिल्महरु र Optoelechrictic उपकरणहरू। यसका साथै, CVD टेक्नोलोजी पनि भौतिक विज्ञानहरूको अनुसन्धान क्षेत्रहरूमा जस्तै अप्टिकल सामग्रीहरू, सुपरिंगकिंग सामग्री, र चुम्बकीय सामग्रीहरू जस्ता भौतिक विज्ञानहरूको अनुसन्धान क्षेत्रहरूमा पनि महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। CVD टेक्नोलोजी मार्फत, विशिष्ट ऑप्टिकल सम्पत्तीहरूको साथ पातलो फिल्महरू ओपटोलेक्ट्रोनिक उपकरणहरू र अप्टिकल सेन्सरमा प्रयोगको लागि संश्लेषण गर्न सकिन्छ।

चित्र 1 CVD प्रतिक्रिया ट्रान्सफर चरणहरू

उही समयमा, CVD टेक्नोलोजीले व्यावहारिक अनुप्रयोगहरूमा केही चुनौतीहरूको सामना गर्नुपरेको छ:

✔ उच्च तापमान र उच्च दबाव सर्तहरू: CVD सामान्यतया उच्च तापमान वा उच्च दबावमा गरिनु आवश्यक छ, जसले सामग्री उपभोग र लागत प्रयोग गर्न सकिन्छ।

✔ प्यारामिटर संवेदनशीलता: CVD प्रक्रिया प्रतिक्रिया अवस्थामा अत्यन्त संवेदनशील छ, र साना परिवर्तनहरू पनि अन्तिम उत्पादनको गुणस्तरलाई असर गर्न सक्छ।

✔ CVD प्रणाली जटिल छ: CVD प्रक्रिया सीमा सर्तहरूको लागि संवेदनशील छ, र नियन्त्रण गर्न गाह्रो छ, जसले भौतिक अनुसन्धान र विकासमा कठिनाई गर्न सक्छ।

Ⅱ रासायनिक वाफ कप्तान (CVD) प्रविधि र मेशिन सिकाई

यी कठिनाइहरू, मेशिन सिकिंगको सामना गर्नुपर्दा एक शक्तिशाली डाटा विश्लेषण उपकरणको रूपमा, CVD क्षेत्रमा केही समस्याहरू समाधान गर्ने क्षमता देखाउनुहोस्। तल प्राप्त मेसिनको शिक्षाको उदाहरणका उदाहरणहरू CVD टेक्नोलोजीमा शिक्षणको आवेदनको आवेदनको उदाहरण हो:

(1) CVD बृद्धि गर्दै

मेशिन सिक्ने एल्गोरिथ्म प्रयोग गरेर हामी प्रयोगात्मक डेटाको एक ठूलो मात्राबाट सिक्न सक्छौं र विभिन्न सर्तहरू अन्तर्गत CVD बृद्धिको नतिजाको भविष्यवाणी गर्छौं, जसले प्रयोगात्मक प्यारामिटरको समायोजनहरूको परीक्षण गर्दछ। चित्र 2 मा देखाईएको रूपमा सिंगापुरका नानांग टेक्नोलोजिकल युनिभेटिकल युनिगुन्डीको अनुसन्धान टोलीले दुई-आयामी सामग्रीको CVD ऑन्टेसिसलाई गाईड गर्न मेशिनमा वर्गीकरण एल्गोरिथ्म प्रयोग गर्यो। प्रारम्भिक प्रयोगात्मक डाटाको विश्लेषण गरेर, उनीहरूले मोलिब्यान्डेम विनाश नगरी (मोश़) को विकास अवस्थाहरूको सफलतापूर्वक भविष्यवाणी गरे र प्रयोगात्मक सफलता दर कम गर्न र प्रयोगहरूको संख्या बढाइरहेको छ।

चित्र 2 मा मेशिन सिक्ने मार्गदर्शन सामग्री सामग्री

(a) भौतिक अनुसन्धान र विकास को एक अपरिहार्य भाग: भौतिक सिन्टेसिस।

(बी) वर्गीकरण मोडेलले रासायनिक बाल जोरस्कृत दुई-आयामी सामग्री (शीर्ष) लाई सिन्टेस्ट गर्न मद्दत गर्दछ; रिप्रेसन इमिल हाइड्रोथ्रोमर्मल संश्लेषण सल्फर-नाइट्रोजन डीपिड डीपिड ड्ररोफेन्ट डटम (तल)।

अर्को अध्ययनमा (चित्र 3), CVD प्रणालीमा ग्रावनाको बृद्धि बान्की विश्लेषण गर्न मेशिनको शिक्षाको विश्लेषण गर्न प्रयोग गरियो। आकार, कभरेज, स्वदेशी घनत्व र अथाहको अनुपात स्वचालित रूपमा क्षेत्रको प्रस्तावना वैद्य नेटवर्क (आर-सीएनएन) को विकास गरी मापन र विश्लेषण गरिएको थियो जुन CVID प्रक्रिया भ्यारीएबल र मापन गरिएको विशिष्टताहरूको सामना गर्न। यो दृष्टिकोणले ग्राफिन सिन्थेसिस नक्कल गर्न सक्दछ र ठूलो अनाज आकार र कम डोमेन घनत्वको साथ इच्छित मोर्फिको साथ प्रवृत्तित्मक सर्तहरू निर्धारण गर्दछ, धेरै समय र लागत बचत गर्दछ

चित्र Mach मेशिन सिकाईले CVD प्रणालीमा ग्राफिन बृद्धि ढाँचा पूर्वानुमान गर्दछ

(2) स्वचालित CVD प्रक्रिया

मेसिन शिक्षालाई स्वचालित प्रणालीमा अनुगमन गर्न र CVD प्रक्रियामा प्यारामिटरहरू वास्तविक समयमा अधिक सटीक नियन्त्रण र उच्च उत्पादन दक्षता हासिल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। चित्र in मा देखाइएझैं सिभिड डबल-लेय्रिडल सामग्रीको घुमाउने कोणको पहिचान गर्न कठिनाईलाई हटाउन गहिरो शिक्षाले गहिरो शिक्षा प्रयोग गर्यो। तिनीहरूले's2 को र color ्ग ठाउँ cvd द्वारा तैयार मादरबको र color ठाउँ स collected ्कलन गरे र चाँडै मोभ-बढेको डबल-तहको घुमावित कोणको सही भविष्यवाणी प्राप्त गर्न प्रशिक्षण दिए। यो विधिले मात्र नमूना पहिचानको दक्षता सुधार गर्दैन, तर सामग्री विज्ञानको क्षेत्रमा गहिरो शिक्षाको प्रयोगको लागि पनि नयाँ प्रति प्रमोट प्रदान गर्दछ⁴.

चित्र 4 गहिराइ सिक्ने विधिहरूले डबल-तह दुई-आयामी सामग्रीको कुनाहरू पहिचान गर्दछ

संदेश:

(1) गुओ, Q.-m ;; QIN, Z.-H. आणविक निर्माणमा बाफर डिप्रेसनको विकास र प्रयोग। एक्सानी फिक्सिका पानिका 2021, .0 (2), 0228101-028101010101010128115115। दुई: 10.7498989 / APS.70.2020143636।

(2) yi, k ;; Liu, d ;; चेन, x ;; या ang, J ;;; Wei, d ;; LIU, y ;; Wei, D. प्लाज्मा-अभिवृद्धि रसायन रक्तपात रासायनिक सामग्री को लागी अनुप्रयोगहरूको लागि। रासायनिक अनुसन्धान 2021, 54 54 ()), 1011-1222। Dik: 10.1021 / ACS.accunount.0c007577

()) Hww ang, g ;; किम, टी; Shin, J ;; Shin, n ;; Hwang, CVD ग्राविक विश्लेषणको लागि एस.wncks मेशिन सिक्दै: SAM छविहरूको सिमुलेशन गर्न मापनबाट। औद्योगिक र ईन्जिनियरिंग रसायन विज्ञान 2021, 101, 43 4300-4444। डोमा: https://di.org10.101601016/j.022.051.0231।

()) Hou, B ;; Wu, J ;; Qiu, D. y। व्यक्तिगत कोन-शम राज्यहरु को अध्ययन: व्याख्यायोग्य प्रतिनिधित्व र धेरै-शरीर प्रभाव को डाउनस्ट्रीम पूर्वाग्रह को लागी परिणाम। 2024; p a Axiv: 2404.140101।