لصنع رقائق الكمبيوتر ، يعتمد التقنيون في جميع أنحاء العالم على ترسيب الطبقة الذرية (ALD) ، والتي يمكن أن تنتج أفلامًا بسمك ذرة واحدة. عادة ما تستخدم الشركات ALD لصنعها أشباه الموصلات الأجهزة ، ولكن لها أيضًا تطبيقات في الخلايا الشمسية وبطاريات الليثيوم وغيرها من المجالات المتعلقة بالطاقة.
اليوم ، يعتمد المصنعون بشكل متزايد على ALD لإنتاج أنواع جديدة من الأفلام ، لكن اكتشاف كيفية تعديل العملية لكل مادة جديدة يستغرق وقتًا.
جزء من المشكلة هو أن الباحثين يستخدمون التجربة والخطأ في المقام الأول لتحديد ظروف النمو المثلى. لكن دراسة نُشرت مؤخرًا - وهي واحدة من أولى الدراسات في هذا المجال العلمي - تشير إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) يمكن أن يكون أكثر كفاءة.
في مجلة مواد وواجهات تطبيقية ACS في الدراسة ، يصف الباحثون في مختبر أرغون الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية (DOE) مناهج متعددة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات ALD بشكل مستقل. يوضح عملهم نقاط القوة والضعف النسبية لكل نهج ، بالإضافة إلى الرؤى التي يمكن استخدامها لتطوير عمليات جديدة بشكل أكثر كفاءة واقتصادية.
توفر كل هذه الخوارزميات طريقة أسرع بكثير للتقارب إلى التوليفات المثلى لأننا لا نقضي وقتًا في وضع عينة في المفاعل ، وإخراجها ، وإجراء القياسات وما إلى ذلك كما تفعل عادةً اليوم. بدلاً من ذلك ، لديك حلقة في الوقت الفعلي تتصل بالمفاعل.
متطورة ، ولكن مع التحديات
في ALD ، يلتصق اثنان من الأبخرة الكيميائية المختلفة ، المعروفة باسم السلائف ، بالسطح ، مما يضيف طبقة رقيقة من الغشاء في العملية. يحدث كل هذا داخل مفاعل كيميائي وهو متسلسل: تتم إضافة مادة سليفة واحدة وتتفاعل مع السطح ، ثم تتم إزالة أي فائض منها. بعد ذلك يتم إدخال السلائف الثانية ثم إزالتها لاحقًا ، وتكرر العملية نفسها. في الإلكترونيات الدقيقة ، يمكن استخدام غشاء ALD الرقيق لعزل المكونات القريبة كهربائيًا في الترانزستورات النانوية.
تتفوق ALD في زيادة دقة الأفلام النانوية على الأسطح المعقدة ثلاثية الأبعاد مثل الخنادق العميقة والضيقة المنقوشة في رقائق السيليكون لتصنيع رقائق الكمبيوتر اليوم. وقد حفز هذا العلماء في جميع أنحاء العالم على تطوير مواد جديدة من الأغشية الرقيقة ALD للأجيال القادمة أشباه الموصلات الأجهزة.