Ini membolehkan arah baru pengembangan cip generasi berikutnya dan sel suria dengan memanfaatkan ubah bentuk yang dapat dikawal yang dapat mengubah sifat bahan dengan cepat.
Bahan pada skala nano dapat menahan ubah bentuk utama. Dalam keadaan yang disebut keadaan tegang, mereka dapat menunjukkan sifat optik, termal, elektronik, dan lain-lain yang luar biasa kerana perubahan jarak interatom.
Sifat intrinsik dari bahan tegang boleh berubah, dengan silikon semikonduktor, misalnya, berubah menjadi bahan yang mengalirkan arus elektrik secara bebas.
Lebih-lebih lagi, dengan mengubah tahap ketegangan, seseorang dapat mengubah sifat ini berdasarkan permintaan. Gagasan itu telah menghasilkan keseluruhan bidang penyelidikan: teknik regangan elastik, atau ESE.
Pendekatan ini dapat digunakan, misalnya, untuk mengubah kinerja semikonduktor, memberikan solusi yang berpotensi untuk had hukum Moore yang akan datang, ketika kami menghabiskan pilihan kami yang lain untuk meningkatkan prestasi chip.
Aplikasi lain yang mungkin terdapat dalam bidang pengembangan sel suria. Seperti yang dijelaskan oleh penulis bersama kajian Alexander Shapeev dari Skoltech, seseorang dapat merancang sel suria dengan sifat yang dapat disesuaikan yang dapat diubah berdasarkan permintaan untuk memaksimumkan prestasi dan menyesuaikan diri dengan keadaan luaran.
Dalam kerja mereka sebelum ini, graduan Skoltech PhD Evgenii Tsymbalov, Profesor Madya Alexander Shapeev, dan rakan sekerja mereka menggunakan ESE untuk menukar jarum berlian skala nano daripada penebat kepada sangat konduktif dan seperti logam, memberikan gambaran tentang pelbagai kemungkinan dengan ini teknologi. Kini, pasukan itu telah memperkenalkan seni bina rangkaian neural konvolusi yang boleh membimbing usaha ESE untuk semikonduktor.
"Rangkaian saraf yang kami rancang mengambil tegangan tegangan sebagai input dan meramalkan struktur jalur elektronik - 'snapshot' fizikal yang menerangkan sifat elektronik dari bahan tegang. Ia kemudian boleh digunakan untuk menghitung sifat-sifat yang menarik, termasuk jurang, sifatnya, dan tensor jisim elektron yang berkesan, ”kata Shapeev.
Karya ini meneruskan penyelidikan sebelumnya dan mengembangkannya. "Kami melampaui pendekatan yang digunakan sebelumnya dengan merancang dan menerapkan model yang disesuaikan berdasarkan arsitektur jaringan saraf konvolusional, untuk tugas ESE," kata Tsymbalov. "Kami juga mempertimbangkan sifat fizikal dan simetri untuk memperbaiki model."
Pendekatan ini menggabungkan pelbagai sumber data, misalnya, komputasi yang murah tetapi tidak tepat dengan yang tepat tetapi mahal untuk meningkatkan ketepatan dan penumpuan model. "Satu lagi ciri yang berbeza adalah pembelajaran aktif - kami membenarkan model meneka data apa yang paling berguna untuk diperoleh pada tahap latihan berikutnya, dan menggunakannya untuk latihan. Pada peringkat akhir, rangkaian dilatih menggunakan sekumpulan data yang sangat mahal dari pengiraan berdasarkan GW yang sangat tepat, dan prosedur ini memungkinkan kita untuk mengurangkan jumlah pengiraan yang diperlukan, ”tambah Tsymbalov.
Pasukan ini menyatakan bahawa rangkaian saraf barunya "lebih serba boleh, tepat, dan efisien dalam kapasitinya untuk memfasilitasi pembelajaran mendalam autonomi struktur jalur padat kristal elektronik" daripada penyelesaian canggih. Ini menjadikannya lebih cepat dan lebih tepat dalam pencarian dan pengoptimuman dalam ruang regangan, yang membawa kepada nilai regangan yang optimum untuk angka prestasi yang diberikan.
Dalam karya mereka yang terdahulu, para penyelidik menguji lelaran model sebelumnya dalam senario eksperimen in situ berulang pada berlian. "Sayangnya, buat masa ini tidak ada perangkat yang dapat mengubah bentuk berlian dengan tensor ubah bentuk 6D yang sewenang-wenangnya, namun ada pasukan dan makmal yang mengejar arah ini dari sudut pandang eksperimen," komentar Tsymbalov.
Kajian ini adalah sebahagian daripada kolaborasi selama setahun antara Skoltech, Institut Teknologi Massachusetts, dan Universiti Teknologi Nanyang, dengan para saintis Skoltech memfokuskan pada aspek komputasi dan pembelajaran mesin dan rakan mereka yang bertanggungjawab terhadap komponen fizikal kerja.
"Kami sedang mengerjakan makalah kami berikutnya, yang dikhaskan untuk batas regangan elastik yang boleh diterima. Ini adalah topik penting kerana had teori ubah bentuk elastik selamat untuk ESE masih belum ditemui, ”kata penyelidik itu.