|
ИИ-помощник для создания наноструктур
|
|
|
|
Химический состав материала сам по себе иногда мало что говорит о его свойствах. Решающим фактором часто является расположение молекул в структуре атомной решетки или на поверхности материала. Материаловедение использует этот фактор для создания определенных свойств путем нанесения отдельных атомов и молекул на поверхности с помощью высокопроизводительных микроскопов. Это по-прежнему требует больших затрат времени, а созданные наноструктуры сравнительно просты.
|
|
|
|
Используя искусственный интеллект, исследовательская группа из Университета Граца хочет вывести создание наноструктур на новый уровень. Их статья опубликована в журнале Computer Physics Communications.
|
|
|
|
"Мы хотим разработать самообучающуюся систему искусственного интеллекта, которая быстро, конкретно и в нужной ориентации позиционирует отдельные молекулы, и все это полностью автономно", - говорит Оливер Хофманн из Института физики твердого тела, возглавляющий исследовательскую группу. Это должно позволить создавать очень сложные молекулярные структуры, включая логические схемы в нанометровом диапазоне.
|
|
|
|
Позиционирование с помощью сканирующего туннельного микроскопа
|
|
|
|
Позиционирование отдельных молекул на поверхности материала выполняется с помощью сканирующего туннельного микроскопа. Наконечник зонда излучает электрический импульс для осаждения молекулы, которую он несет.
|
|
|
|
|
|
|
"Человеку требуется несколько минут, чтобы выполнить этот шаг для простой молекулы", - говорит Хофманн. "Но для создания сложных структур с потенциально захватывающими эффектами необходимо расположить многие тысячи сложных молекул по отдельности, а затем протестировать результат. Это, конечно, занимает относительно много времени."
|
|
|
|
Однако сканирующим туннельным микроскопом также можно управлять с помощью компьютера. Команда Хофманна теперь хочет использовать различные методы машинного обучения, чтобы заставить такую компьютерную систему самостоятельно размещать молекулы в правильном положении.
|
|
|
|
Сначала методы искусственного интеллекта используются для расчета оптимального плана, который описывает наиболее эффективный и надежный подход к созданию структуры. Затем самообучающиеся алгоритмы искусственного интеллекта управляют наконечником зонда, чтобы расположить молекулы точно в соответствии с планом.
|
|
|
|
"Позиционирование сложных молекул с высочайшей точностью - сложный процесс, поскольку их выравнивание всегда зависит от определенной степени вероятности, несмотря на наилучший контроль", - объясняет Хофманн. Исследователи интегрируют этот фактор условной вероятности в систему искусственного интеллекта, чтобы она по-прежнему действовала надежно.
|
|
Наноструктуры в форме ворот
|
|
|
|
Используя сканирующий туннельный микроскоп, управляемый искусственным интеллектом, который может работать круглосуточно, исследователи в конечном итоге хотят создать так называемые квантовые загоны. Это наноструктуры в форме ворот, которые можно использовать для улавливания электронов из материала, на который они нанесены. Волнообразные свойства электронов затем приводят к квантово-механическим помехам, которые могут быть использованы для практических применений.
|
|
|
|
До сих пор квантовые загоны в основном создавались из отдельных атомов. Теперь команда Хофмана хочет создать их из молекул сложной формы. "Наша гипотеза заключается в том, что это позволит нам создавать гораздо более разнообразные квантовые загоны и, таким образом, значительно расширить их действие".
|
|
|
|
Исследователи хотят использовать эти более сложные квантовые загоны для построения логических схем, чтобы фундаментально изучить, как они работают на молекулярном уровне. Теоретически, такие квантовые загоны однажды могут быть использованы для создания компьютерных чипов.
|
|
|
|
Источник
|
