Исследователи MIT используют искусственный интеллект для выявления дефектов на атомном уровне в материалах

Исследователи MIT используют искусственный интеллект для выявления дефектов на атомном уровне в материалах

В материаловедении дефекты можно намеренно настраивать, чтобы придать материалам полезные новые свойства. Сегодня дефекты атомного масштаба тщательно вводятся в процессе производства таких продуктов, как сталь, полупроводники и солнечные батареи, чтобы повысить прочность, контролировать электропроводность, оптимизировать производительность и т. д.

Однако точно измерить различные типы дефектов и их концентрацию в готовых изделиях было сложной задачей, особенно без разрезания или повреждения конечного материала. Без знания о дефектах в своих материалах инженеры рискуют создать продукты с плохой производительностью или непредвиденными свойствами.

Новая модель искусственного интеллекта

Теперь исследователи MIT создали модель искусственного интеллекта, способную классифицировать и количественно определять определённые дефекты, используя данные, полученные с помощью неинвазивной техники нейтронного рассеяния. Модель, обученная на 2 000 различных полупроводниковых материалах, может одновременно обнаруживать до шести видов точечных дефектов в материале — то, что было бы невозможно с помощью одних только традиционных методов.

«Существующие методы не могут точно охарактеризовать дефекты универсальным и количественным способом без разрушения материала», — говорит ведущий автор Муян Ченг, кандидат наук на факультете материаловедения и инженерии. «Для традиционных методов без машинного обучения обнаружение шести различных дефектов немыслимо. Это то, что вы не можете сделать никаким другим способом».

Исследователи говорят, что модель — это шаг к более точному использованию дефектов в таких продуктах, как полупроводники, микроэлектроника, солнечные элементы и аккумуляторные материалы.

«Сейчас обнаружение дефектов похоже на поговорку о слоне: каждый метод может увидеть только его часть», — говорит старший автор и доцент кафедры ядерной науки и техники Мингда Ли. «Некоторые видят нос, другие — хобот или уши. Но очень сложно увидеть слона целиком. Нам нужны более совершенные способы получения полной картины дефектов, потому что мы должны их понимать, чтобы сделать материалы более полезными».

Обнаружение дефектов

Производители научились настраивать дефекты в своих материалах, но измерение точного количества дефектов в готовых изделиях всё ещё во многом является гаданием.

«У инженеров есть много способов введения дефектов, например, путём легирования, но они всё ещё борются с основными вопросами, такими как определение типа созданного дефекта и его концентрации», — говорит Чу-Лян Фу. «Иногда у них также есть нежелательные дефекты, например, окисление. Они не всегда знают, ввели ли они какие-то нежелательные дефекты или примеси во время синтеза. Это давняя проблема».

Результат заключается в том, что в каждом материале часто присутствует несколько дефектов. К сожалению, у каждого метода понимания дефектов есть свои ограничения. Такие методы, как рентгеновская дифракция и позитронная аннигиляция, характеризуют только некоторые типы дефектов. Рамановская спект...

Читать далее