Ученые из Сколтеха вместе со своими сотрудниками в США и Сингапуре разработали нейронную сеть, которая позволяет настраивать полупроводниковые кристаллы управляемым способом для достижения превосходных свойств для электроники.

Это облегчает новый способ разработки солнечных элементов и микросхем следующего поколения за счет использования контролируемой деформации, которая потенциально может изменить свойства материала на ходу. Исследование было опубликовано в журнале npj Computational Materials .

На наномасштабном уровне материалы способны противостоять значительной деформации. В так называемом напряженном состоянии они показывают значительные электронные, тепловые, оптические и другие характеристики в результате изменения межатомных расстояний. Собственные свойства деформированного материала могут изменяться, например, полупроводниковый кремний превращается в материал, который свободно проводит электрический ток.

Изменяя уровень деформации, можно изменять свойства по мере необходимости. Эта концепция привела к появлению целой области исследований: инженерии упругих деформаций (ESE). Например, этот метод также можно использовать для изменения характеристик полупроводников, тем самым предлагая потенциальный обходной путь для приближающегося ограничения закона Мура, когда другие варианты повышения производительности микросхемы исчерпаны.

Еще одно возможное применение – в области разработки солнечных элементов. По словам Александра Шапеева, соавтора исследования из Сколтеха, солнечный элемент может быть спроектирован с настраиваемыми свойствами, которые можно изменять по запросу для оптимизации производительности и адаптации к внешним обстоятельствам.

В более раннем исследовании аспирант Сколтеха Евгений Цымбалов, доцент Александр Шапеев и их сотрудники использовали ESE для преобразования наноразмерных алмазных игл из изоляционных в высокопроводящие и металлоподобные вещества. Таким образом, они предложили понимание диапазона перспективных приложений этой технологии. В настоящее время команда разработала архитектуру сверточной нейронной сети, которая может определять меры ESE для полупроводников.

Разработанная нами нейронная сеть принимает тензор деформации в качестве входных данных и предсказывает структуру электронной зоны – физический «снимок», который описывает электронные свойства деформированного материала. Затем его можно использовать для расчета любых интересующих свойств, включая ширину запрещенной зоны, ее свойства и тензор эффективной массы электронов .

Александр Шапеев, доцент, Сколковский институт науки и технологий

Проект продолжает предыдущее исследование и расширяет его.

Мы выходим за рамки ранее использовавшихся подходов, разрабатывая и реализуя специализированную модель, основанную на архитектуре сверточной нейронной сети, для задачи ESE. Мы также принимаем во внимание физические свойства и симметрию, чтобы улучшить модель .

Евгений Цымбалов, кандидат технических наук, Сколковский институт науки и технологий

Этот метод включает в себя различные источники данных, например, экономичный с точки зрения вычислений, но неверный, с точными, но дорогостоящими, для повышения сходимости и точности модели.

Еще одна отличительная особенность – активное обучение – мы позволяем модели угадывать, какие данные могут быть наиболее полезными для получения на следующем этапе обучения, и использовать их для обучения. На заключительном этапе сеть обучается на наборе дорогостоящих в вычислительном отношении данных из очень точных вычислений на основе GW, и эта процедура позволяет сократить количество необходимых вычислений .

Евгений Цымбалов, кандидат технических наук, Сколковский институт науки и технологий

Исследователи объяснили, что их новая нейронная сеть « более универсальна, точна и эффективна в своей способности облегчить автономное глубокое изучение электронной зонной структуры кристаллических твердых тел » по сравнению с последними передовыми решениями. Это увеличивает скорость и точность поиска и оптимизации в пространстве деформации, что приводит к оптимальным значениям деформации для заданных показателей качества.

В предыдущем исследовании команда оценила более раннюю итерацию модели в сценарии повторяющегося эксперимента на месте, выполненного с алмазом.

« Увы, на данный момент нет устройства, которое могло бы деформировать алмаз с произвольным тензором деформации 6D, но есть группы и лаборатории, преследующие это направление с экспериментальной точки зрения », – заявил Цымбалов .

Исследование является частью продолжающегося год сотрудничества между Сколтехом, Массачусетским технологическим институтом и Технологическим университетом Наньян, где ученые Сколтеха сосредоточились на аспектах вычислений и машинного обучения, а их сотрудники – на физическом компоненте исследования.

Исследователи пришли к выводу: « В настоящее время мы работаем над нашей следующей статьей, которая посвящена границам допустимых упругих деформаций. Это важная тема, поскольку теоретические пределы безопасной упругой деформации для ЭСЭ еще предстоит открыть »

Ссылка на журнал:

Источник: https://www.skoltech.ru/en[19459009visible