חוקרי סקולטק, MIT ונניאנג משנים גבישים של מוליכים למחצה בזמן

עדכון: 6 באוגוסט 2023
חוקרי סקולטק, MIT ונניאנג משנים גבישים של מוליכים למחצה בזמן

זה מאפשר כיוון פיתוח חדש של שבבי הדור הבא ותאי השמש על ידי ניצול דפורמציה הניתנת לשליטה שעשויה לשנות את תכונות החומר בזמן.

חומרים בקנה המידה הננו יכולים לעמוד בעיוותים גדולים. במה שמכונה המצב המתוח, הם יכולים להפגין מאפיינים אופטיים, תרמיים, אלקטרוניים ואחרים מדהימים עקב שינוי המרחקים הבין-אטומיים.

התכונות הפנימיות של חומר מתוח עשויות להשתנות, כאשר הסיליקון המוליך למחצה, למשל, הופך לחומר המוליך את הזרם החשמלי באופן חופשי.

יתר על כן, על ידי שינוי רמת המתח, ניתן לשנות מאפיינים אלה על פי דרישה. תפיסה זו הולידה תחום חקירה שלם: הנדסת זנים אלסטית, או ESE.

הגישה יכולה לשמש, למשל, לשינוי ביצועים של מוליכים למחצה, תוך מתן פיתרון פוטנציאלי למגבלת החוק הממשמש ובא של מור, כאשר אנו ממצים את האפשרויות האחרות שלנו להגדלת ביצועי השבבים.

יישום אפשרי נוסף טמון בתחום פיתוח תאים סולריים. כפי שמסביר מחבר המחקר אלכסנדר שייפייב מסקולטק, ניתן לתכנן תא סולארי בעל תכונות מתכווננות שניתן לשנות על פי דרישה על מנת למקסם את הביצועים ולהסתגל לנסיבות חיצוניות.

בעבודתם הקודמת, בוגר סקולטק דוקטורט יבגני צימבלוב, פרופסור חבר אלכסנדר שפייב ועמיתיהם השתמשו ב-ESE כדי להפוך מחטי יהלום ננומטריות מבידוד למוליכות מאוד ודמויות מתכת, מה שמספק תובנה לגבי מגוון האפשרויות עם זה טֶכנוֹלוֹגִיָה. כעת, הצוות הציג ארכיטקטורת רשת עצבית קונבולוציונית שיכולה להנחות את מאמצי ESE עבור מוליכים למחצה.

"הרשת העצבית שתכננו לוקחת את מתח המתח כקלט ומנבאת את מבנה הלהקה האלקטרונית - 'תמונת מצב' פיזית המתארת ​​את המאפיינים האלקטרוניים של חומר מאומץ. לאחר מכן ניתן להשתמש בו לחישוב כל מאפייני עניין, כולל פער הפס, תכונותיו וטנסור המסה האפקטיבי של האלקטרונים, "אמר שייפייב.

עבודה זו ממשיכה במחקר קודם ומרחיבה אותה. "אנו חורגים מהגישות ששימשו בעבר על ידי תכנון והטמעה של מודל מותאם המבוסס על ארכיטקטורת הרשת העצבית המקובלת, למשימת ESE", אמר צימבלוב. "אנו לוקחים בחשבון את המאפיינים הפיזיים והסימטריות על מנת לשפר את המודל."

הגישה משלבת מקורות נתונים שונים, למשל, הזולים מבחינה חישובית אך לא מדויקת עם אלה המדויקים אך היקרים על מנת להגביר את הדיוק וההתכנסות של המודל. "מאפיין מובהק נוסף הוא למידה פעילה - אנו מאפשרים למודל לנחש אילו נתונים עשויים להיות השימושיים ביותר להשיג בשלב האימון הבא, ולהשתמש בהם לצורך אימון. בשלב הסופי, הרשת מאומנת על סט נתונים יקרים מבחינה חישובית מתוך חישובים מבוססי GW מדויקים מאוד, והליך זה מאפשר לנו להפחית את כמות החישובים הנדרשת ", הוסיף צימבלוב.

הצוות מציין כי הרשת העצבית החדשה שלו היא "תכליתית, מדויקת ויעילה יותר ביכולתה להקל על למידה עמוקה אוטונומית של מבנה הלהקה האלקטרונית של מוצקים גבישיים" מאשר פתרונות חדישים. זה הופך אותו למהיר ומדויק יותר בחיפוש ובאופטימיזציה במרחב המתח, מה שמוביל לערכי הזן האופטימליים עבור נתוני זכאות נתונים.

בעבודתם הקודמת החוקרים בדקו איטרציה קודמת של המודל בתרחיש של ניסוי חוזר באתר על יהלום. "למרבה הצער, בינתיים אין מכשיר שיכול לעוות את היהלום באמצעות טנסור עיוות 6D שרירותי, ובכל זאת יש צוותים ומעבדות שממשיכים לכיוון הזה מנקודת המבט הניסויית", אמר צימבלוב.

מחקר זה הוא חלק משיתוף פעולה שנמשך שנה בין סקולטק, המכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס, והאוניברסיטה הטכנולוגית Nanyang, עם מדעני סקולטק שהתמקדו בהיבט החישובי ולמידת המכונה ועמיתיהם האחראים על המרכיב הפיזי של העבודה.

"אנו עובדים כעת על המאמר הבא שלנו, המוקדש לגבולות הזנים האלסטיים המותרים. זהו נושא חשוב מכיוון שעדיין לא התגלו הגבולות התיאורטיים של דפורמציה אלסטית בטוחה עבור ESE, "סיכם החוקר.