Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) разработали искусственный интеллект для обнаружения атомных дефектов в материалах. Эти дефекты могут быть использованы для повышения механической прочности, улучшения теплопередачи и эффективности преобразования энергии в таких продуктах, как полупроводники и солнечные батареи.
Как работают дефекты в материалах
В отличие от биологии, где дефекты считаются плохими, в науке о материалах они могут быть полезными. Атомные дефекты внедряются в материалы, такие как сталь и полупроводники, чтобы улучшить их свойства. Однако до сих пор оставалось сложным точно измерить типы и концентрации этих дефектов, не разрушая материал.
Новый подход с помощью ИИ
Исследователи MIT создали модель ИИ, которая классифицирует и измеряет дефекты, используя данные от неинвазивной техники рассеяния нейтронов. Обученная на 2000 полупроводниковых материалах, эта модель может одновременно выявлять до шести различных типов точечных дефектов, что было невозможно без ИИ.
Шаг к точному управлению дефектами
По словам ведущего автора исследования, Mouyang Cheng, традиционные методы не могут точно охарактеризовать дефекты без разрушения материала. Однако благодаря ИИ инженеры смогут более точно контролировать дефекты в полупроводниках, электронике и других материалах.
Перспективы для промышленности
Хотя методика измерения вибрационных частот с помощью нейтронов пока сложна для внедрения в производственные процессы, исследователи планируют адаптировать её под более простые методы, такие как спектроскопия Рамана. Это открывает путь к более эффективному контролю качества в производстве.
Эти достижения подчеркивают потенциал ИИ в изучении дефектов, что может привести к созданию более эффективных и производительных материалов. Работа поддержана Министерством энергетики США и Национальным научным фондом.
