TL;DR
- در زیست شناسی، نقصها بهطور کلی بد هستند.
- اما در علم مواد،.
- عیوب را میتوان به عمد تنظیم کرد تا خواص جدید مفیدی به مواد بدهد.
چه اتفاقی افتاد
در زیست شناسی، نقصها بهطور کلی بد هستند. اما در علم مواد،.
عیوب را میتوان به عمد تنظیم کرد تا خواص جدید مفیدی به مواد بدهد. امروزه،.
عیوب در مقیاس اتمیدر طول فرآیند تولید محصولاتی مانند فولاد،. نیمه هادیها و سلولهای خورشیدی به دقت معرفی میشوند تا به بهبود استحکام،.
کنترل رسانایی الکتریکی،. بهینهسازی عملکرد و موارد دیگر کمک کنند.
اما حتی از آنجایی که عیوب به ابزار قدرتمندی تبدیل شده اند،. اندازهگیری دقیق انواع مختلف عیوب و غلظت آنها در محصولات نهایی بدون برش مواد نهایی و به.
ویژه چالش برانگیز بوده است. مهندسان بدون اینکه بدانند چه عیوبی در موادشان وجود دارد،.
خطر ساخت محصولاتی با عملکرد ضعیف یا دارای خواص ناخواسته را دارند. اکنون،.
محققان MIT یک مدل هوش مصنوعی ساختهاند که میتواند با استفاده از دادههای یک روش غیرتهاجمیپراکندگی نوترون،. عیوب خاصی را طبقهبندی و کمیکند.
را این مدل که بر روی 2000 ماده نیمه هادی مختلف آموزش داده شده است،. میتواند تا شش نوع نقص نقطهای را در یک ماده بهطور همزمان تشخیص دهد،.
چیزی که به تنهایی با استفاده از تکنیکهای مرسوم غیرممکن خواهد بود. نویسنده ارشد بخش EngineD Science در Mouyang Cheng میگوید:.
«تکنیکهای موجود نمیتوانند بدون از بین بردن مواد،. عیوب را بهطور کلی و کمیمشخص کنند.
برای تکنیکهای مرسوم بدون یادگیری ماشین، تشخیص شش نقص مختلف غیرممکن است. این کاری است که نمیتوان به روش دیگری انجام داد.» محققان میگویند این مدل گامیبه سوی کنترل.
دقیقتر عیوب در محصولاتی مانند نیمهرساناها،. میکروالکترونیک،.
سلولهای خورشیدی و مواد باتری است. نویسنده ارشد و مینگدا لی، دانشیار علوم و مهندسی هستهای.
برخی بینی را میبینند، برخی دیگر خرطوم یا گوش را میبینند. اما دیدن فیل کامل بسیار سخت است.
ما به روشهای بهتری برای دریافت تصویر کامل از عیوب نیاز داریم،. زیرا باید آنها را درک کنیم تا مواد مفیدتر شوند.
" '21، و کارکنان آزمایشگاه ملی اوک ریج داگلاس ال آبرناتی دکترای سال 93 و یونگ کیانگ چنگ. این مقاله امروز در ژورنال Matter منتشر شده است.
تشخیص عیوب تولیدکنندگان در تنظیم عیوب در مواد خود به خوبی موفق شدهاند،. اما اندازهگیری مقادیر دقیق عیوب در محصولات نهایی هنوز تا حد زیادی یک بازی حدسزنی است.
مهندسان راههای زیادی برای معرفی عیوب دارند،. مانند دوپینگ،.
اما هنوز با سؤالات اساسی دست و پنجه نرم میکنند. فو میگوید:.
«مثل اینکه چه نوع نقصی ایجاد کردهاند و در چه غلظتی هستند.» «گاهی اوقات نیز نقصهای ناخواستهای مانند. اکسیداسیون دارند.
آنها همیشه نمیدانند که آیا در طول سنتز برخی از عیوب ناخواسته یا ناخالصی را وارد کرده. اند.
این یک چالش دیرینه است.» نتیجه این است که اغلب در هر ماده نقصهای متعددی وجود دارد. متأسفانه، هر روشی برای درک عیوب محدودیتهای خود را دارد.
تکنیکهایی مانند پراش پرتو ایکس و نابودی پوزیترون تنها انواعی از نقصها را مشخص میکنند. طیفسنجی رامان میتواند نوع نقص را تشخیص دهد،.
اما نمیتواند تکنیک دیگری را مستقیماً بهعنوان میکروسکوپ برای استنباط الکترومغناطیسی تشخیص دهد. برشهایی از نمونهها برای اسکن.
در چند مقاله قبلی،. لی و همکارانش از یادگیری ماشینی روی دادههای طیفسنجی تجربی برای توصیف مواد کریستالی استفاده کردند برای آزمایش.
خود،. محققان یک پایگاه داده محاسباتی از 2000 ماده نیمه هادی ساختند.
آنها از هر ماده یک جفت نمونه ساختند که یکی از آنها به دلیل نقص و دیگری بدون. نقص باقی مانده بود،.
سپس از تکنیک پراکندگی نوترونی استفاده کردند که فرکانسهای ارتعاشی مختلف اتمها را در مواد جامد. اندازهگیری میکند.
آنها یک مدل یادگیری ماشینی را بر اساس نتایج آموزش دادند. چنگ میگوید: «این یک مدل پایه ساخت که 56 عنصر در جدول تناوبی را پوشش میدهد.
این مدل از مکانیسم توجه چند سر استفاده میکند، درست مانند آنچه ChatGPT استفاده میکند. بهطور مشابه تفاوت در دادههای بین مواد با و بدون نقص را استخراج میکند و پیشبینی میکند که.
چه مواد ناخالصی و در چه غلظتهایی استفاده شده است.» محققان مدل خود را بهخوبی تنظیم کردند،. آن را بر روی دادههای تجربی تأیید کردند و نشان دادند که میتواند غلظت عیب را در یک.
آلیاژ بهطور معمول اندازهگیری کند. در الکترونیک و در یک ماده ابررسانا جداگانه استفاده میشود.
محققان همچنین چندین بار مواد را دوپ کردند تا نقصهای چند نقطهای را معرفی کنند و محدودیتهای مدل. را آزمایش کنند،.
در نهایت دریافتند که میتواند تا شش نقص در مواد را بهطور همزمان پیشبینی کند،. با غلظتهای پایین ۰.
۲ درصد. رمزگشایی سیگنالهای مختلط از دو نوع نقص بسیار چالش برانگیز است - چه برسد به شش مورد.» یک.
رویکرد مدل معمولاً،. سازندگان چیزهایی مانند نیمهرساناها آزمایشهای تهاجمیرا روی درصد کمیاز محصولات انجام میدهند که از خط تولید.
خارج میشوند،. فرآیندی کند که توانایی آنها را برای تشخیص هر نقص محدود میکند.
بررسی تخمینها با استفاده از هر فرد،. تجربهای پر زحمت است تکنیکی که به هر حال فقط اطلاعات محلی را در یک دانه ارائه.
میدهد. این باعث ایجاد سوء تفاهم در مورد نقصهایی میشود که افراد فکر میکنند در مواد.
خود دارند.» نتایج برای محققان هیجان انگیز بود،. اما آنها خاطرنشان کردند که روش اندازهگیری فرکانسهای ارتعاشی با نوترون برای شرکتها دشوار است.
که به سرعت در فرآیندهای کنترل کیفیت خودشان به کار گرفته شوند. پیچیده چند راهاندازی آزمایشی سادهتر بر اساس روشهای دیگر،.
مانند طیفسنجی رامان،. وجود دارد که میتوان آنها را سریعتر به کار برد.» لی میگوید شرکتها قبلاً به این رویکرد ابراز.
علاقه کردهاند و پرسیدهاند که چه زمانی با طیفسنجی رامان،. تکنیکی پرکاربرد که پراکندگی نور را اندازهگیری میکند،.
کار خواهد کرد. لی میگوید گام بعدی محققان آموزش است.
یک مدل مشابه بر اساس دادههای طیف سنجی رامان. آنها همچنین قصد دارند رویکرد خود را برای شناسایی ویژگیهایی که بزرگتر از عیوب نقطهای هستند،.
مانند دانهها و نابجاییها،. گسترش دهند.
اگرچه،. در حال حاضر،.
محققان بر این باورند که مطالعه آنها مزیت ذاتی تکنیکهای هوش مصنوعی برای تفسیر دادههای نقص را نشان. میدهد.
لی میگوید: «از نظر چشم انسان، این سیگنالهای نقص اساساً یکسان هستند. "اما تشخیص الگوی هوش مصنوعی به اندازه کافی خوب است که سیگنالهای مختلف را تشخیص دهد و.
به حقیقت اصلی برسد. نقصها این شمشیر دو لبه است.
عیبهای خوب زیادی وجود دارد،. اما اگر تعداد آنها بیش از حد باشد،.
عملکرد میتواند کاهش یابد. این یک پارادایم جدید در علم نقص را باز میکند.
" این کار تا حدی توسط وزارت انرژی و بنیاد ملی علوم پشتیبانی شد.
چرا مهم است
اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیمگیری سازمانی اثر میگذارد.
منبع
لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده میشود.