एआय आणि भौतिकशास्त्राचे फ्यूजन: नोबेल पारितोषिकाच्या मागे सीव्हीडी तंत्रज्ञानाचा शोध

2024 च्या भौतिकशास्त्रातील नोबेल पुरस्काराच्या अलीकडील घोषणेने कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्राकडे अभूतपूर्व लक्ष वेधले आहे. अमेरिकन शास्त्रज्ञ जॉन जे. हॉपफिल्ड आणि कॅनेडियन शास्त्रज्ञ जेफ्री ई. हिंटन यांनी केलेल्या संशोधनाने आजच्या भौतिकशास्त्राच्या जटिल जगामध्ये नवीन अंतर्दृष्टी देण्यासाठी मशीन लर्निंग टूल्सचा वापर केला आहे. ही कामगिरी केवळ एआय तंत्रज्ञानातील एक महत्त्वाचा टप्पाच नाही तर भौतिकशास्त्र आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता यांच्यातील सखोल एकात्मता देखील दर्शवते.

भौतिकशास्त्रातील रासायनिक वाष्प संचय (CVD) चे महत्त्व काय आहे आणि ते कोणत्या आव्हानांना तोंड देते?

रासायनिक वाष्प निक्षेप (CVD) तंत्रज्ञानभौतिकशास्त्रामध्ये बहुआयामी महत्त्व आहे, भौतिक विज्ञानातील संशोधन आणि अनुप्रयोगांना पुढे नेण्यासाठी आवश्यक भूमिका बजावताना एक महत्त्वपूर्ण सामग्री तयार करण्याचे तंत्र म्हणून काम करते. CVD अणू आणि आण्विक स्तरांवर सामग्रीच्या वाढीवर अचूक नियंत्रण सक्षम करते. आकृती 1 मध्ये स्पष्ट केल्याप्रमाणे, या तंत्रामध्ये घन पृष्ठभागांवर रासायनिक अभिक्रिया होऊन घनसाठा तयार करण्यासाठी वायू किंवा बाष्प-फेज पदार्थांचा समावेश होतो, ज्यामुळे विविध उच्च-कार्यक्षमता फिल्म्स आणि नॅनोस्ट्रक्चर्ड साहित्य तयार होतात. ही क्षमता भौतिकशास्त्रात सामग्रीच्या सूक्ष्म संरचना आणि त्यांच्या मॅक्रोस्कोपिक गुणधर्मांमधील संबंध समजून घेण्यासाठी आणि एक्सप्लोर करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे, कारण ती शास्त्रज्ञांना विशिष्ट संरचना आणि रचना असलेल्या सामग्रीचा अभ्यास करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे त्यांच्या भौतिक गुणधर्मांबद्दल सखोल अंतर्दृष्टी प्राप्त होते.

शिवाय,CVD तंत्रज्ञानसेमीकंडक्टर उपकरणांमध्ये विविध फंक्शनल फिल्म्स तयार करण्यासाठी ही एक प्रमुख पद्धत आहे. उदाहरणार्थ, ते वाढण्यासाठी वापरले जाऊ शकतेसिलिकॉन सिंगल-क्रिस्टल एपिटॅक्सियल लेयर्स, III-V सेमीकंडक्टर जसे की गॅलियम आर्सेनाइड, आणि II-VI सेमीकंडक्टर सिंगल-क्रिस्टल एपि-लेयर, तसेच विविध डोपेड सेमीकंडक्टर सिंगल-क्रिस्टल एपिटॅक्सियल फिल्म्स आणि पॉलिसिलिकॉन फिल्म्स जमा करतात. हे साहित्य आणि संरचना आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक आणि ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक उपकरणांचा पाया तयार करतात. याव्यतिरिक्त, ऑप्टिकल सामग्री, सुपरकंडक्टिंग सामग्री आणि चुंबकीय सामग्री यासारख्या संशोधन क्षेत्रात CVD तंत्रज्ञान महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते. CVD वापरून, विशिष्ट ऑप्टिकल गुणधर्म असलेल्या पातळ फिल्म्स ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक उपकरणे आणि ऑप्टिकल सेन्सरमधील अनुप्रयोगांसाठी संश्लेषित केल्या जाऊ शकतात.

त्याचे फायदे असूनही, CVD तंत्रज्ञानाला व्यावहारिक अनुप्रयोगांमध्ये अनेक आव्हानांचा सामना करावा लागतो, जसे की:

उच्च-तापमान आणि उच्च-दबाव परिस्थिती: CVD ला बऱ्याचदा उच्च तापमान किंवा दाबांची आवश्यकता असते, ज्यामुळे वापरल्या जाणाऱ्या सामग्रीचे प्रकार मर्यादित होतात आणि उर्जेचा वापर आणि खर्च वाढतो.

पॅरामीटर्सची संवेदनशीलता: CVD प्रक्रिया प्रतिक्रिया परिस्थितीसाठी अत्यंत संवेदनशील असते, अगदी थोड्या फरकानेही अंतिम उत्पादनाच्या गुणवत्तेवर परिणाम होतो.

CVD प्रणालीची जटिलता: प्रक्रिया सीमा परिस्थितीसाठी संवेदनशील आहे, महत्त्वपूर्ण अनिश्चितता दर्शवते आणि पुनरुत्पादकपणे नियंत्रित करणे कठीण आहे, संभाव्यत: भौतिक विकासास गुंतागुंतीचे बनवते.

कसे करतेरासायनिक वाष्प निक्षेप (CVD) तंत्रज्ञानमशीन लर्निंगचा फायदा?

या आव्हानांचा सामना करताना, मशीन लर्निंग, एक शक्तिशाली डेटा विश्लेषण साधन म्हणून, CVD क्षेत्रात यापैकी काही समस्यांचे निराकरण करण्याची क्षमता दर्शविली आहे. सीव्हीडी तंत्रज्ञानातील मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशन्सची प्रकरणे येथे आहेत:

(1) CVD वाढीचा अंदाज लावणे: मशीन लर्निंग अल्गोरिदम विविध परिस्थितींमध्ये CVD वाढीच्या परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी विस्तृत प्रायोगिक डेटावरून शिकू शकतात, ज्यामुळे प्रायोगिक पॅरामीटर्सच्या समायोजनास मार्गदर्शन केले जाते. आकृती 1 मध्ये दर्शविल्याप्रमाणे, सिंगापूरमधील नानयांग टेक्नॉलॉजिकल युनिव्हर्सिटीच्या एका संशोधन संघाने द्विमितीय सामग्रीच्या CVD संश्लेषणाचे मार्गदर्शन करण्यासाठी मशीन लर्निंगमध्ये वर्गीकरण अल्गोरिदम वापरले. सुरुवातीच्या प्रायोगिक डेटाचे विश्लेषण करून, त्यांनी मोलिब्डेनम डायसल्फाइड (MoS2) च्या वाढीच्या परिस्थितीचा यशस्वीपणे अंदाज लावला, प्रयोगांच्या यशाच्या दरात लक्षणीय सुधारणा केली आणि चाचण्यांची संख्या कमी केली.

आकृती 1: मशीन लर्निंग-मार्गदर्शित साहित्य संश्लेषण. (a) भौतिक विकासाचा एक अपरिहार्य भाग: भौतिक संश्लेषण. (b) वर्गीकरण मॉडेल द्विमितीय पदार्थांचे रासायनिक वाष्प जमा (CVD) संश्लेषण सुलभ करतात (शीर्ष); रिग्रेशन मॉडेल्स सल्फर आणि नायट्रोजन-डोपड फ्लोरोसेंट क्वांटम डॉट्स (तळाशी) च्या हायड्रोथर्मल संश्लेषणाचे मार्गदर्शन करतात.

दुसऱ्या अभ्यासात, आकृती 2 मध्ये दर्शविल्याप्रमाणे, मशीन लर्निंगचा वापर CVD सिस्टीममधील ग्राफीन वाढीच्या नमुन्यांचे विश्लेषण करण्यासाठी केला गेला. रिजन प्रपोजल कन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (R-CNN) विकसित करून, संशोधक ग्राफीनचा आकार, व्याप्ती, डोमेन घनता आणि गुणोत्तर स्वयंचलितपणे मोजण्यात आणि विश्लेषण करण्यास सक्षम होते. त्यानंतर, कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANN) आणि सपोर्ट वेक्टर मशीन्स (SVM) चा वापर सरोगेट मॉडेल्स विकसित करण्यासाठी केला गेला.CVD प्रक्रियाचल आणि मोजलेले तपशील. ही पद्धत ग्राफीन संश्लेषणाचे अनुकरण सक्षम करते आणि मोठ्या धान्य आकारासह आणि कमी डोमेन घनतेसह ग्राफीन तयार करण्यासाठी आवश्यक प्रायोगिक परिस्थिती निर्धारित करते, ज्यामुळे महत्त्वपूर्ण वेळ आणि खर्च वाचतो.

आकृती 2: CVD प्रणालींमध्ये ग्राफीन वाढीच्या नमुन्यांचा मशीन लर्निंग अंदाज

(२) स्वयंचलित CVD प्रक्रिया: मशीन लर्निंगचा वापर स्वयंचलित प्रणाली विकसित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो जो CVD प्रक्रियेदरम्यान रीअल-टाइममध्ये पॅरामीटर्सचे परीक्षण आणि समायोजित करतो, अधिक अचूक नियंत्रण आणि उच्च उत्पादन कार्यक्षमता प्राप्त करतो. आकृती 3 मध्ये दर्शविल्याप्रमाणे, Xidian विद्यापीठातील एका संशोधन संघाने CVD द्वारे तयार केलेल्या द्वि-आयामी सामग्रीचे रोटेशन कोन ओळखण्याच्या आव्हानावर मात करण्यासाठी सखोल शिक्षणाचा उपयोग केला. CVD-तयार MoS2 चे कलर स्पेस गोळा करून आणि सिमेंटिक सेगमेंटेशन कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNN) लागू करून, ते MoS2 ची जाडी अचूकपणे आणि त्वरीत ओळखण्यात सक्षम झाले. त्यानंतर त्यांनी CVD द्वारे उगवलेल्या bilayer TMD मटेरियलच्या रोटेशन अँगलचा अचूक अंदाज लावण्यासाठी दुसऱ्या CNN मॉडेलला प्रशिक्षण दिले. या पद्धतीमुळे केवळ नमुना ओळख कार्यक्षमतेत सुधारणा झाली नाही तर साहित्य विज्ञानाच्या क्षेत्रात सखोल शिक्षणाच्या वापरासाठी एक नवीन नमुना देखील प्रदान केला आहे.

आकृती 3: बिलेयर द्विमितीय सामग्रीचा रोटेशन अँगल ओळखण्यासाठी सखोल शिकण्याचा दृष्टीकोन

Outlook

नोबेल पारितोषिकाची घोषणा आपल्याला पुन्हा एकदा आठवण करून देते की कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि भौतिकशास्त्राच्या एकत्रीकरणामुळे अधिक नवनवीन शोध आणि प्रगती होतील. मशीन लर्निंग तंत्रज्ञान जसजसे पुढे जात आहे, तसतसे आमच्याकडे यावर विश्वास ठेवण्याचे कारण आहेरासायनिक वाफ जमा करण्याचे तंत्रज्ञानभविष्यात विकासाच्या नवीन संधी मिळतील. हे सर्व एका नवीन युगाची पहाट दर्शविते, जिथे तंत्रज्ञान आणि विज्ञान यांचे अभिसरण शोधासाठी व्यापक मार्ग उघडेल.

Semicorex ऑफरSiC/TaC कोटिंग ग्रेफाइटआणिसिरेमिक साहित्य रासायनिक वाष्प जमा (CVD) प्रक्रियेद्वारे. आपल्याकडे काही चौकशी असल्यास किंवा अतिरिक्त तपशीलांची आवश्यकता असल्यास, कृपया आमच्याशी संपर्क साधण्यास अजिबात संकोच करू नका.

संपर्क फोन # +86-13567891907

ईमेल: sales@semicorex.com