ది ఫ్యూజన్ ఆఫ్ AI మరియు ఫిజిక్స్: నోబెల్ ప్రైజ్ వెనుక CVD టెక్నలాజికల్ ఇన్నోవేషన్

భౌతిక శాస్త్రంలో 2024 నోబెల్ బహుమతి ఇటీవలి ప్రకటన కృత్రిమ మేధస్సు రంగంపై అపూర్వమైన దృష్టిని తీసుకువచ్చింది. అమెరికన్ శాస్త్రవేత్త జాన్ J. హాప్‌ఫీల్డ్ మరియు కెనడియన్ శాస్త్రవేత్త జియోఫ్రీ E. హింటన్‌లు నిర్వహించిన పరిశోధనలు ఈ రోజు భౌతిక శాస్త్రం యొక్క సంక్లిష్ట ప్రపంచంలో కొత్త అంతర్దృష్టులను అందించడానికి యంత్ర అభ్యాస సాధనాలను ఉపయోగించాయి. ఈ విజయం AI సాంకేతికతలో ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయిని గుర్తించడమే కాకుండా భౌతిక శాస్త్రం మరియు కృత్రిమ మేధస్సు మధ్య లోతైన ఏకీకరణను కూడా తెలియజేస్తుంది.

భౌతిక శాస్త్రంలో రసాయన ఆవిరి నిక్షేపణ (CVD) యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి మరియు అది ఏ సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది?

రసాయన ఆవిరి నిక్షేపణ (CVD) సాంకేతికతభౌతిక శాస్త్రంలో బహుముఖ ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంది, భౌతిక శాస్త్రాలలో పరిశోధన మరియు అనువర్తనాలను అభివృద్ధి చేయడంలో ముఖ్యమైన పాత్రను పోషిస్తూనే కీలకమైన పదార్థ తయారీ సాంకేతికతగా పనిచేస్తుంది. CVD పరమాణు మరియు పరమాణు స్థాయిలలో పదార్థ పెరుగుదలపై ఖచ్చితమైన నియంత్రణను అనుమతిస్తుంది. మూర్తి 1లో ఉదహరించబడినట్లుగా, ఈ సాంకేతికత ఘన ఉపరితలాలపై రసాయన ప్రతిచర్యలకు గురై ఘన నిక్షేపాలను ఏర్పరుస్తుంది, తద్వారా వివిధ రకాల అధిక-పనితీరు గల చలనచిత్రాలు మరియు నానోస్ట్రక్చర్డ్ పదార్థాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. పదార్థాల సూక్ష్మ నిర్మాణాలు మరియు వాటి స్థూల లక్షణాల మధ్య సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అన్వేషించడానికి భౌతిక శాస్త్రంలో ఈ సామర్థ్యం చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఇది శాస్త్రవేత్తలు నిర్దిష్ట నిర్మాణాలు మరియు కూర్పులతో పదార్థాలను అధ్యయనం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, తద్వారా వాటి భౌతిక లక్షణాలపై లోతైన అంతర్దృష్టులను పొందుతుంది.

ఇంకా,CVD సాంకేతికతసెమీకండక్టర్ పరికరాలలో వివిధ ఫంక్షనల్ ఫిల్మ్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి కీలకమైన పద్ధతి. ఉదాహరణకు, ఇది పెరగడానికి ఉపయోగించవచ్చుసిలికాన్ సింగిల్-క్రిస్టల్ ఎపిటాక్సియల్ పొరలు, గాలియం ఆర్సెనైడ్ వంటి III-V సెమీకండక్టర్లు, మరియు II-VI సెమీకండక్టర్ సింగిల్-క్రిస్టల్ ఎపి-లేయర్‌లు, అలాగే వివిధ డోప్డ్ సెమీకండక్టర్ సింగిల్-క్రిస్టల్ ఎపిటాక్సియల్ ఫిల్మ్‌లు మరియు పాలీసిలికాన్ ఫిల్మ్‌లను డిపాజిట్ చేస్తాయి. ఈ పదార్థాలు మరియు నిర్మాణాలు ఆధునిక ఎలక్ట్రానిక్ మరియు ఆప్టోఎలక్ట్రానిక్ పరికరాల పునాదిని ఏర్పరుస్తాయి. అదనంగా, ఆప్టికల్ మెటీరియల్స్, సూపర్ కండక్టింగ్ మెటీరియల్స్ మరియు మాగ్నెటిక్ మెటీరియల్స్ వంటి పరిశోధనా రంగాలలో CVD టెక్నాలజీ ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. CVDని ఉపయోగించడం ద్వారా, ఆప్టోఎలక్ట్రానిక్ పరికరాలు మరియు ఆప్టికల్ సెన్సార్‌లలోని అప్లికేషన్‌ల కోసం నిర్దిష్ట ఆప్టికల్ లక్షణాలతో సన్నని ఫిల్మ్‌లను సింథసైజ్ చేయవచ్చు.

దాని ప్రయోజనాలు ఉన్నప్పటికీ, CVD సాంకేతికత ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల్లో అనేక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది, అవి:

అధిక-ఉష్ణోగ్రత మరియు అధిక-పీడన పరిస్థితులు: CVDకి తరచుగా అధిక ఉష్ణోగ్రతలు లేదా పీడనాలు అవసరమవుతాయి, ఉపయోగించగల పదార్థాల రకాలను పరిమితం చేయడం మరియు శక్తి వినియోగం మరియు ఖర్చులను పెంచడం.

పారామితులకు సున్నితత్వం: CVD ప్రక్రియ ప్రతిచర్య పరిస్థితులకు చాలా సున్నితంగా ఉంటుంది, స్వల్ప వ్యత్యాసాలు కూడా తుది ఉత్పత్తి నాణ్యతను ప్రభావితం చేయగలవు.

CVD వ్యవస్థల సంక్లిష్టత: ఈ ప్రక్రియ సరిహద్దు పరిస్థితులకు సున్నితంగా ఉంటుంది, గణనీయమైన అనిశ్చితిని ప్రదర్శిస్తుంది మరియు పునరుత్పత్తిగా నియంత్రించడం కష్టం, పదార్థం అభివృద్ధిని క్లిష్టతరం చేస్తుంది.

ఎలా చేస్తుందిరసాయన ఆవిరి నిక్షేపణ (CVD) సాంకేతికతమెషిన్ లెర్నింగ్ వల్ల ప్రయోజనం ఉందా?

ఈ సవాళ్లను ఎదుర్కొన్నప్పుడు, మెషీన్ లెర్నింగ్, శక్తివంతమైన డేటా విశ్లేషణ సాధనంగా, CVD ఫీల్డ్‌లో ఈ సమస్యలలో కొన్నింటిని పరిష్కరించడంలో సామర్థ్యాన్ని చూపింది. CVD టెక్నాలజీలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్‌ల సందర్భాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

(1) CVD వృద్ధిని అంచనా వేయడం: మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు వివిధ పరిస్థితులలో CVD వృద్ధి ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి విస్తృతమైన ప్రయోగాత్మక డేటా నుండి నేర్చుకోవచ్చు, తద్వారా ప్రయోగాత్మక పారామితుల సర్దుబాటుకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది. మూర్తి 1లో చిత్రీకరించినట్లుగా, సింగపూర్‌లోని నాన్యాంగ్ టెక్నలాజికల్ యూనివర్శిటీలోని ఒక పరిశోధనా బృందం ద్విమితీయ పదార్థాల CVD సంశ్లేషణకు మార్గనిర్దేశం చేసేందుకు యంత్ర అభ్యాసంలో వర్గీకరణ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించింది. ప్రారంభ ప్రయోగాత్మక డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా, వారు మాలిబ్డినం డైసల్ఫైడ్ (MoS2) వృద్ధి పరిస్థితులను విజయవంతంగా అంచనా వేశారు, ప్రయోగాల విజయవంతమైన రేటును గణనీయంగా మెరుగుపరిచారు మరియు ట్రయల్స్ సంఖ్యను తగ్గించారు.

మూర్తి 1: మెషిన్ లెర్నింగ్-గైడెడ్ మెటీరియల్ సింథసిస్. (a) మెటీరియల్ డెవలప్‌మెంట్‌లో అనివార్యమైన భాగం: మెటీరియల్ సింథసిస్. (బి) వర్గీకరణ నమూనాలు రసాయన ఆవిరి నిక్షేపణ (CVD) రెండు-డైమెన్షనల్ పదార్థాల సంశ్లేషణను సులభతరం చేస్తాయి (పైభాగం); రిగ్రెషన్ నమూనాలు సల్ఫర్ మరియు నైట్రోజన్-డోప్డ్ ఫ్లోరోసెంట్ క్వాంటం డాట్స్ (దిగువ) యొక్క హైడ్రోథర్మల్ సంశ్లేషణకు మార్గనిర్దేశం చేస్తాయి.

మరొక అధ్యయనంలో, మూర్తి 2 లో చిత్రీకరించినట్లుగా, CVD వ్యవస్థలలో గ్రాఫేన్ వృద్ధి నమూనాలను విశ్లేషించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడింది. రీజియన్ ప్రపోజల్ కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను (R-CNN) అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా, పరిశోధకులు గ్రాఫేన్ యొక్క పరిమాణం, కవరేజ్, డొమైన్ సాంద్రత మరియు కారక నిష్పత్తిని స్వయంచాలకంగా కొలవగలరు మరియు విశ్లేషించగలరు. తదనంతరం, ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ANN) మరియు సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్‌లు (SVM) మధ్య పరస్పర సంబంధాన్ని తగ్గించడానికి సర్రోగేట్ మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించబడ్డాయి.CVD ప్రక్రియవేరియబుల్స్ మరియు కొలిచిన లక్షణాలు. ఈ పద్ధతి గ్రాఫేన్ సంశ్లేషణ యొక్క అనుకరణను ప్రారంభిస్తుంది మరియు పెద్ద ధాన్యం పరిమాణాలు మరియు తక్కువ డొమైన్ సాంద్రతతో గ్రాఫేన్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి అవసరమైన ప్రయోగాత్మక పరిస్థితులను నిర్ణయిస్తుంది, తద్వారా గణనీయమైన సమయం మరియు ఖర్చులు ఆదా అవుతాయి.

మూర్తి 2: CVD సిస్టమ్స్‌లో గ్రాఫేన్ గ్రోత్ ప్యాటర్న్స్ యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రిడిక్షన్

(2) ఆటోమేటెడ్ CVD ప్రక్రియ: CVD ప్రక్రియలో నిజ సమయంలో పారామితులను పర్యవేక్షించే మరియు సర్దుబాటు చేసే ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగపడుతుంది, మరింత ఖచ్చితమైన నియంత్రణ మరియు అధిక ఉత్పత్తి సామర్థ్యాన్ని సాధించవచ్చు. మూర్తి 3లో చూపినట్లుగా, సివిడి తయారు చేసిన బిలేయర్ టూ-డైమెన్షనల్ మెటీరియల్స్ యొక్క భ్రమణ కోణాన్ని గుర్తించే సవాలును అధిగమించడానికి జిడియాన్ విశ్వవిద్యాలయానికి చెందిన ఒక పరిశోధనా బృందం లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించుకుంది. CVD-సిద్ధమైన MoS2 యొక్క రంగు స్థలాన్ని సేకరించడం ద్వారా మరియు సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను (CNN) వర్తింపజేయడం ద్వారా, వారు MoS2 యొక్క మందాన్ని ఖచ్చితంగా మరియు త్వరగా గుర్తించగలిగారు. CVD ద్వారా పెరిగిన బిలేయర్ TMD పదార్థాల భ్రమణ కోణాన్ని ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి వారు రెండవ CNN మోడల్‌కు శిక్షణ ఇచ్చారు. ఈ పద్ధతి నమూనా గుర్తింపు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడమే కాకుండా మెటీరియల్ సైన్స్ రంగంలో లోతైన అభ్యాసం యొక్క అనువర్తనానికి కొత్త నమూనాను అందించింది.

మూర్తి 3: బిలేయర్ టూ-డైమెన్షనల్ మెటీరియల్స్ యొక్క భ్రమణ కోణాన్ని గుర్తించడానికి డీప్ లెర్నింగ్ అప్రోచ్

Outlook

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు ఫిజిక్స్ యొక్క ఏకీకరణ మరిన్ని ఆవిష్కరణలు మరియు పురోగతులను తీసుకువస్తుందని నోబెల్ ప్రైజ్ ప్రకటన మరోసారి గుర్తుచేస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీ అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉంది, మేము దానిని నమ్మడానికి కారణం ఉందిరసాయన ఆవిరి నిక్షేపణ సాంకేతికతభవిష్యత్తులో కొత్త అభివృద్ధి అవకాశాలను ఎదుర్కొంటుంది. ఇవన్నీ ఒక కొత్త శకం యొక్క ఆవిర్భావాన్ని తెలియజేస్తాయి, ఇక్కడ సాంకేతికత మరియు విజ్ఞాన సమ్మేళనం అన్వేషణకు విస్తృత మార్గాలను తెరుస్తుంది.

సెమికోరెక్స్ ఆఫర్లుSiC/TaC పూత గ్రాఫైట్మరియుసిరామిక్ పదార్థాలు రసాయన ఆవిరి నిక్షేపణ (CVD) ప్రక్రియ ద్వారా. మీకు ఏవైనా విచారణలు ఉంటే లేదా అదనపు వివరాలు కావాలంటే, దయచేసి మమ్మల్ని సంప్రదించడానికి సంకోచించకండి.

ఫోన్ # +86-13567891907 సంప్రదించండి

ఇమెయిల్: sales@semicorex.com