اندماج الذكاء الاصطناعي والفيزياء: الابتكار التكنولوجي للأمراض القلبية الوعائية وراء جائزة نوبل

لفت الإعلان الأخير عن جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024 اهتمامًا غير مسبوق بمجال الذكاء الاصطناعي. استخدم البحث الذي أجراه العالم الأمريكي جون جيه هوبفيلد والعالم الكندي جيفري إي هينتون أدوات التعلم الآلي لتقديم رؤى جديدة حول عالم الفيزياء المعقد اليوم. لا يمثل هذا الإنجاز علامة فارقة مهمة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يبشر أيضًا بالتكامل العميق بين الفيزياء والذكاء الاصطناعي.

ما هي أهمية ترسيب البخار الكيميائي (CVD) في الفيزياء وما هي التحديات التي تواجهها؟

تقنية ترسيب البخار الكيميائي (CVD).تحمل أهمية متعددة الأوجه في الفيزياء، حيث تعمل كتقنية حاسمة لإعداد المواد بينما تلعب دورًا أساسيًا في تطوير الأبحاث والتطبيقات في العلوم الفيزيائية. تتيح الأمراض القلبية الوعائية التحكم الدقيق في نمو المواد على المستويين الذري والجزيئي. كما هو موضح في الشكل 1، تتضمن هذه التقنية مواد غازية أو بخارية تخضع لتفاعلات كيميائية على الأسطح الصلبة لتكوين رواسب صلبة، وبالتالي إنتاج مجموعة متنوعة من الأفلام عالية الأداء والمواد ذات البنية النانوية. تعتبر هذه القدرة حيوية في الفيزياء لفهم واستكشاف العلاقة بين الهياكل المجهرية للمواد وخصائصها العيانية، لأنها تسمح للعلماء بدراسة المواد ذات الهياكل والتركيبات المحددة، وبالتالي اكتساب رؤى متعمقة حول خصائصها الفيزيائية.

بالإضافة إلى،تقنية الأمراض القلبية الوعائيةهي طريقة رئيسية لإنتاج أفلام وظيفية مختلفة في أجهزة أشباه الموصلات. على سبيل المثال، يمكن استخدامه للنموطبقات السيليكون أحادية البلورة الفوقي، أشباه الموصلات III-V مثل زرنيخيد الغاليوم، وطبقات epi أحادية البلورية من أشباه الموصلات II-VI، بالإضافة إلى إيداع العديد من الأفلام الفوقي أحادية البلورة لأشباه الموصلات المخدرة وأفلام البولي سيليكون. تشكل هذه المواد والهياكل أساس الأجهزة الإلكترونية والإلكترونية الضوئية الحديثة. بالإضافة إلى ذلك، تلعب تقنية CVD دورًا مهمًا في مجالات البحث مثل المواد البصرية والمواد فائقة التوصيل والمواد المغناطيسية. باستخدام CVD، يمكن تصنيع الأغشية الرقيقة ذات الخصائص البصرية المحددة للتطبيقات في الأجهزة الإلكترونية البصرية وأجهزة الاستشعار البصرية.

على الرغم من مميزاتها، تواجه تقنية الأمراض القلبية الوعائية عدة تحديات في التطبيقات العملية، مثل:

ظروف ارتفاع درجة الحرارة والضغط: غالبًا ما تتطلب الأمراض القلبية الوعائية درجات حرارة أو ضغوطًا عالية، مما يحد من أنواع المواد التي يمكن استخدامها ويزيد من استهلاك الطاقة وتكاليفها.

الحساسية للمعلمات: تعتبر عملية الأمراض القلبية الوعائية حساسة للغاية لظروف التفاعل، حتى مع وجود اختلافات طفيفة من المحتمل أن تؤثر على جودة المنتج النهائي.

تعقيد أنظمة الأمراض القلبية الوعائية: العملية حساسة للظروف الحدودية، وتُظهر قدرًا كبيرًا من عدم اليقين، وقد يكون من الصعب التحكم فيها بشكل متكرر، مما قد يؤدي إلى تعقيد تطوير المواد.

كيفتقنية ترسيب البخار الكيميائي (CVD).الاستفادة من التعلم الآلي؟

في مواجهة هذه التحديات، أظهر التعلم الآلي، باعتباره أداة قوية لتحليل البيانات، إمكانية معالجة بعض هذه المشكلات في مجال الأمراض القلبية الوعائية. فيما يلي حالات لتطبيقات التعلم الآلي في تكنولوجيا الأمراض القلبية الوعائية:

(1) التنبؤ بنمو الأمراض القلبية الوعائية: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم من البيانات التجريبية الشاملة للتنبؤ بنتائج نمو الأمراض القلبية الوعائية في ظل ظروف مختلفة، وبالتالي توجيه تعديل المعلمات التجريبية. كما هو موضح في الشكل 1، استخدم فريق بحث في جامعة نانيانج التكنولوجية في سنغافورة خوارزميات التصنيف في التعلم الآلي لتوجيه تخليق الأمراض القلبية الوعائية للمواد ثنائية الأبعاد. من خلال تحليل البيانات التجريبية المبكرة، نجحوا في التنبؤ بظروف نمو ثاني كبريتيد الموليبدينوم (MoS2)، مما أدى إلى تحسين معدل نجاح التجارب بشكل كبير وتقليل عدد التجارب.

الشكل 1: تجميع المواد الموجهة بالتعلم الآلي. (أ) جزء لا غنى عنه في التطور المادي: تركيب المواد. (ب) تسهل نماذج التصنيف عملية ترسيب البخار الكيميائي (CVD) للمواد ثنائية الأبعاد (أعلى)؛ ترشد نماذج الانحدار عملية التوليف الحراري المائي للنقاط الكمومية الفلورية المشبعة بالكبريت والنيتروجين (الأسفل).

وفي دراسة أخرى، كما هو موضح في الشكل 2، تم استخدام التعلم الآلي لتحليل أنماط نمو الجرافين داخل أنظمة الأمراض القلبية الوعائية. من خلال تطوير الشبكات العصبية التلافيفية المقترحة للمنطقة (R-CNN)، تمكن الباحثون من قياس وتحليل الحجم والتغطية وكثافة المجال ونسبة العرض إلى الارتفاع للجرافين تلقائيًا. وفي وقت لاحق، تم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) وآلات ناقلات الدعم (SVM) لتطوير نماذج بديلة لاستنتاج العلاقة بينعملية الأمراض القلبية الوعائيةالمتغيرات والمواصفات المقاسة. تتيح هذه الطريقة محاكاة تخليق الجرافين وتحدد الظروف التجريبية اللازمة لإنتاج الجرافين بأحجام حبيبات كبيرة وكثافة مجال منخفضة، وبالتالي توفير الوقت والتكاليف بشكل كبير.

الشكل 2: التنبؤ بالتعلم الآلي لأنماط نمو الجرافين في أنظمة الأمراض القلبية الوعائية

(2) عملية CVD الآلية: يمكن استخدام التعلم الآلي لتطوير أنظمة آلية تراقب المعلمات وتضبطها في الوقت الفعلي أثناء عملية CVD، مما يحقق تحكمًا أكثر دقة وكفاءة إنتاج أعلى. كما هو موضح في الشكل 3، استخدم فريق بحث من جامعة شيديان التعلم العميق للتغلب على التحدي المتمثل في التعرف على زاوية دوران المواد ثنائية الطبقة ثنائية الأبعاد التي أعدتها CVD. من خلال جمع مساحة اللون لـ MoS2 المجهزة لـ CVD وتطبيق الشبكات العصبية التلافيفية للتجزئة الدلالية (CNN)، تمكنوا من تحديد سمك MoS2 بدقة وسرعة. ثم قاموا بتدريب نموذج CNN ثانٍ للتنبؤ بدقة بزاوية دوران مواد TMD ثنائية الطبقة التي تنمو بواسطة CVD. لم تعمل هذه الطريقة على تحسين كفاءة تحديد العينات فحسب، بل قدمت أيضًا نموذجًا جديدًا لتطبيق التعلم العميق في مجال علم المواد.

الشكل 3: نهج التعلم العميق لتحديد زاوية دوران المواد ثنائية الطبقة ثنائية الأبعاد

التوقعات

ويذكرنا الإعلان عن جائزة نوبل مرة أخرى بأن التكامل بين الذكاء الاصطناعي والفيزياء سيجلب المزيد من الابتكارات والاختراقات. مع استمرار تقدم تكنولوجيا التعلم الآلي، لدينا سبب للاعتقاد بذلكتكنولوجيا ترسيب البخار الكيميائيسوف تواجه فرص تطوير جديدة في المستقبل. كل هذا يبشر ببزوغ فجر حقبة جديدة، حيث سيفتح التقارب بين التكنولوجيا والعلوم آفاقا أوسع للاستكشاف.

عروض سيميكوركسطلاء جرافيت SiC/TaCومواد السيراميك من خلال عملية ترسيب البخار الكيميائي (CVD).. إذا كانت لديك أي استفسارات أو كنت بحاجة إلى تفاصيل إضافية، فلا تتردد في الاتصال بنا.

هاتف الاتصال رقم +86-13567891907

البريد الإلكتروني: sales@semicorex.com