AIと物理の融合：ノーベル賞の裏側にあるCVD技術革新

2024 年のノーベル物理学賞の最近の発表により、人工知能の分野はかつてないほどの注目を集めています。アメリカの科学者ジョン J. ホップフィールドとカナダの科学者ジェフリー E. ヒントンによって行われた研究は、機械学習ツールを利用して、今日の複雑な物理学の世界に新たな洞察をもたらしました。この成果は、AI テクノロジーにおける重要なマイルストーンを示すだけでなく、物理学と人工知能の深い統合の先駆けでもあります。

物理学における化学気相成長 (CVD) の重要性とそれに直面する課題は何ですか?

化学蒸着 (CVD) 技術物理学において多面的な重要性を持っており、重要な材料調製技術として機能すると同時に、物理科学における研究と応用の進歩において重要な役割を果たします。 CVD により、材料の成長を原子および分子レベルで正確に制御できます。図1に示すように、この技術では、気体または気相の物質を固体表面で化学反応させて固体堆積物を形成し、それによってさまざまな高性能フィルムやナノ構造材料を製造します。この機能は、科学者が特定の構造と組成を持つ材料を研究し、それによってその物理的特性についての深い洞察を得ることができるため、材料の微細構造と巨視的特性との関係を理解および探索するために物理学において不可欠です。

さらに、CVD技術半導体デバイスのさまざまな機能膜を製造するための重要な方法です。たとえば、成長に使用できます。シリコン単結晶エピタキシャル層、ガリウム砒素などの III-V 族半導体、II-VI 族半導体単結晶エピ層、およびさまざまなドープ半導体単結晶エピタキシャル膜やポリシリコン膜を堆積します。これらの材料と構造は、現代の電子および光電子デバイスの基礎を形成します。また、CVD技術は光学材料、超電導材料、磁性材料などの研究分野でも重要な役割を果たしています。 CVD を使用すると、オプトエレクトロニクス デバイスや光センサーへの応用向けに、特定の光学特性を備えた薄膜を合成できます。

CVD テクノロジーはその利点にもかかわらず、実際の応用では次のようないくつかの課題に直面しています。

高温高圧条件: CVD では高温または高圧が必要となることが多く、使用できる材料の種類が制限され、エネルギー消費とコストが増加します。

パラメータに対する感度: CVD プロセスは反応条件に非常に敏感であり、わずかな変動でも最終製品の品質に影響を与える可能性があります。

CVD システムの複雑さ: プロセスは境界条件の影響を受けやすく、重大な不確実性を示し、再現性のある制御が難しい場合があり、材料開発が複雑になる可能性があります。

どうやって化学気相成長 (CVD) 技術機械学習のメリットは?

これらの課題に直面して、強力なデータ分析ツールとしての機械学習は、CVD 分野におけるこれらの問題のいくつかに対処する可能性を示しています。 CVD テクノロジーにおける機械学習アプリケーションの事例を次に示します。

(1) CVD 成長の予測: 機械学習アルゴリズムは、広範な実験データから学習して、さまざまな条件下での CVD 成長結果を予測し、それによって実験パラメーターの調整をガイドできます。図 1 に示すように、シンガポールの南洋理工大学の研究チームは、機械学習の分類アルゴリズムを使用して、2 次元材料の CVD 合成をガイドしました。初期の実験データを分析することで、二硫化モリブデン (MoS2) の成長条件を予測することに成功し、実験の成功率を大幅に向上させ、試行回数を削減しました。

図 1: 機械学習に基づく材料合成。 (a) 材料開発に不可欠な部分、材料合成。 (b) 分類モデルにより、二次元材料の化学蒸着 (CVD) 合成が容易になります (上)。回帰モデルは、硫黄および窒素をドープした蛍光量子ドットの水熱合成をガイドします (下)。

図 2 に示す別の研究では、CVD システム内のグラフェンの成長パターンを分析するために機械学習が使用されました。領域提案畳み込みニューラル ネットワーク (R-CNN) を開発することにより、研究者はグラフェンのサイズ、被覆率、ドメイン密度、アスペクト比を自動的に測定および分析できるようになりました。その後、人工ニューラル ネットワーク (ANN) とサポート ベクター マシン (SVM) を使用して、サロゲート モデルを開発し、相互間の相関関係を推定しました。CVDプロセス変数と測定された仕様。この方法により、グラフェン合成のシミュレーションが可能になり、粒径が大きくドメイン密度が低いグラフェンの製造に必要な実験条件が決定されるため、時間とコストが大幅に節約されます。

図 2: CVD システムにおけるグラフェンの成長パターンの機械学習予測

(2) 自動化された CVD プロセス: 機械学習を使用して、CVD プロセス中にリアルタイムでパラメータを監視および調整する自動化システムを開発し、より正確な制御とより高い生産効率を実現できます。図3に示すように、西甸大学の研究チームは深層学習を利用して、CVDで作製した二層二次元材料の回転角を認識するという課題を克服しました。 CVD で調製された MoS2 の色空間を収集し、セマンティック セグメンテーション畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を適用することで、MoS2 の厚さを正確かつ迅速に特定することができました。次に、CVD によって成長させた二層 TMD 材料の回転角を正確に予測するために 2 番目の CNN モデルをトレーニングしました。この方法は、サンプルの識別効率を向上させるだけでなく、材料科学分野における深層学習の応用に新しいパラダイムを提供しました。

図 3: 二層二次元材料の回転角を特定するための深層学習アプローチ

見通し

ノーベル賞の発表は、人工知能と物理学の統合がさらなる革新と画期的な進歩をもたらすことを改めて思い出させます。機械学習テクノロジーが進歩し続けるにつれて、私たちは次のように信じる理由があります。化学蒸着技術将来的には新たな開発の機会に遭遇するでしょう。これらすべては、テクノロジーと科学の融合により、より広い探求の道が開かれる新しい時代の幕開けを告げています。

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