AI နှင့် ရူပဗေဒပေါင်းစပ်မှု- CVD နိုဘယ်ဆုနောက်ကွယ်တွင် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှု

2024 ခုနှစ် ရူပဗေဒဆိုင်ရာ နိုဘယ်လ်ဆုအတွက် မကြာသေးမီက ကြေငြာချက်သည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် မထင်မှတ်ဘဲ အာရုံစိုက်လာခဲ့သည်။ အမေရိကန်သိပ္ပံပညာရှင် John J. Hopfield နှင့် Canadian သိပ္ပံပညာရှင် Geoffrey E. Hinton တို့က ပြုလုပ်သော သုတေသနတွင် ယနေ့ခေတ် ရှုပ်ထွေးသော ရူပဗေဒလောကတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသစ်များပေးစွမ်းရန် စက်သင်ယူမှုကိရိယာများကို အသုံးပြုထားသည်။ ဤအောင်မြင်မှုသည် AI နည်းပညာတွင် အရေးကြီးသော မှတ်တိုင်တစ်ခုအဖြစ်သာမက ရူပဗေဒနှင့် ဉာဏ်ရည်တုတို့အကြား နက်နဲသော ပေါင်းစပ်မှုကိုလည်း ဖော်ပြသည်။

Physics တွင် Chemical Vapor Deposition (CVD) ၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်အရာနှင့် စိန်ခေါ်မှုများကို ရင်ဆိုင်ရသနည်း။

Chemical vapor deposition (CVD) နည်းပညာရူပဗေဒဘာသာရပ်တွင် ဘက်စုံအရေးပါသောအချက်ကို ရရှိထားပြီး၊ ရူပဗေဒပညာရပ်များတွင် သုတေသနနှင့် အသုံးချမှုများကို မြှင့်တင်ရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေချိန်တွင် အရေးကြီးသော ပစ္စည်းပြင်ဆင်မှုနည်းပညာတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်လျက်ရှိသည်။ CVD သည် အက်တမ်နှင့် မော်လီကျူးအဆင့်တွင် ပစ္စည်းကြီးထွားမှုအပေါ် တိကျသောထိန်းချုပ်မှုကို ပေးသည်။ ပုံ 1 တွင်သရုပ်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ဤနည်းပညာသည် အစိုင်အခဲမျက်နှာပြင်များပေါ်တွင် ဓာတုတုံ့ပြန်မှုခံနေရသော ဓာတ်ငွေ့ သို့မဟုတ် အခိုးအငွေ့အဆင့် အရာဝတ္ထုများပါ၀င်ပြီး အစိုင်အခဲအနည်အနှစ်များဖွဲ့စည်းကာ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်ရုပ်ရှင်များနှင့် နာနိုဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာပစ္စည်းများကို အမျိုးမျိုးထုတ်လုပ်ပေးသည်။ သိပ္ပံပညာရှင်များအား တိကျသောဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ပေါင်းစပ်မှုများပါရှိသော ပစ္စည်းများအား လေ့လာနိုင်စေသောကြောင့် ပစ္စည်းများ၏ အသေးစားဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ၎င်းတို့၏ မက်ခရိုစကိုပဂုဏ်သတ္တိများကြား ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ခြင်းနှင့် စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းအတွက် ရူပဗေဒတွင် ဤစွမ်းရည်သည် အရေးကြီးပါသည်။

ထိုမျှသာမက၊CVD နည်းပညာဆီမီးကွန်ဒတ်တာ ကိရိယာများတွင် အမျိုးမျိုးသော လုပ်ဆောင်ချက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ရှင်များကို ထုတ်လုပ်ရန် အဓိက နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြီးထွားရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။စီလီကွန် တစ်ခုတည်းသော သလင်းခဲ epitaxial အလွှာများGallium arsenide နှင့် II-VI တစ်ပိုင်းလျှပ်ကူးပစ္စည်း ကဲ့သို့ III-V ဆီမီးကွန်ဒတ်တာ တစ်ခုတည်း-ခရစ်ခဲ အက်ပလီကေးရှင်း အလွှာများ၊ အမျိုးမျိုးသော doped semiconductor single-crystal epitaxial ရုပ်ရှင်များနှင့် polysilicon ရုပ်ရှင်များကို အပ်နှံသည်။ ဤပစ္စည်းများနှင့် အဆောက်အဦများသည် ခေတ်မီအီလက်ထရွန်နစ်နှင့် optoelectronic ကိရိယာများ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် CVD နည်းပညာသည် optical ပစ္စည်းများ၊ superconducting ပစ္စည်းများနှင့် သံလိုက်ပစ္စည်းများကဲ့သို့သော သုတေသနနယ်ပယ်များတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ CVD ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ သီးခြား optical ဂုဏ်သတ္တိများပါရှိသော ပါးလွှာသောဖလင်များကို optoelectronic ကိရိယာများနှင့် optical sensors များတွင် အပလီကေးရှင်းများအတွက် ပေါင်းစပ်ဖန်တီးနိုင်ပါသည်။

၎င်း၏အားသာချက်များရှိနေသော်လည်း၊ CVD နည်းပညာသည် လက်တွေ့အသုံးချမှုများတွင် စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ရင်ဆိုင်နေရသည်

မြင့်မားသော အပူချိန်နှင့် ဖိအားမြင့် အခြေအနေများ- CVD သည် မကြာခဏ မြင့်မားသော အပူချိန် သို့မဟုတ် ဖိအားများ လိုအပ်ပြီး အသုံးပြုနိုင်သည့် ပစ္စည်းများ အမျိုးအစားများကို ကန့်သတ်ကာ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များ တိုးမြင့်ရန် လိုအပ်သည်။

ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် အာရုံခံစားနိုင်မှု- CVD လုပ်ငန်းစဉ်သည် တုံ့ပြန်မှုအခြေအနေများအတွက် အလွန်အမင်းထိခိုက်လွယ်ပြီး နောက်ဆုံးထုတ်ကုန်၏ အရည်အသွေးကို အနည်းငယ်သော အပြောင်းအလဲများပင် ဖြစ်စေနိုင်သည်။

CVD စနစ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှု- လုပ်ငန်းစဉ်သည် နယ်နိမိတ်အခြေအနေများအတွက် ထိလွယ်ရှလွယ်ဖြစ်ပြီး၊ သိသာထင်ရှားသော မသေချာမရေရာမှုများကို ပြသကာ မျိုးပွားခြင်းကို ထိန်းချုပ်ရန် ခက်ခဲနိုင်ပြီး၊ ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ရှုပ်ထွေးစေနိုင်သည်။

ဘယ်လိုဖြစ်တာလဲ။Chemical Vapor Deposition (CVD) နည်းပညာMachine Learning မှ အကျိုးကျေးဇူးများ ?

အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများနှင့်ရင်ဆိုင်ရသောအခါတွင်၊ အားကောင်းသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာတစ်ခုအနေဖြင့်စက်သင်ယူခြင်းသည် CVD နယ်ပယ်အတွင်းရှိဤပြဿနာအချို့ကိုဖြေရှင်းရာတွင်အလားအလာပြသခဲ့သည်။ CVD နည်းပညာတွင် machine learning applications များ၏ ဖြစ်ရပ်များ ၊

(1) CVD တိုးတက်မှုကို ခန့်မှန်းခြင်း- စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အခြေအနေအမျိုးမျိုးအောက်တွင် CVD တိုးတက်မှုရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် စမ်းသပ်ဒေတာမှ သင်ယူနိုင်ပြီး စမ်းသပ်မှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို ချိန်ညှိမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။ ပုံ 1 တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ Singapore ရှိ Nanyang Technological University မှ သုတေသနအဖွဲ့သည် နှစ်ဘက်မြင်ပစ္စည်းများ၏ CVD ပေါင်းစပ်မှုကို လမ်းညွှန်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ အစောပိုင်းစမ်းသပ်မှုဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် မိုလီဘဒင်နမ်ဒစ်ဆာလ်ဖိုင်ဒ် (MoS2) အတွက် ကြီးထွားမှုအခြေအနေများကို အောင်မြင်စွာခန့်မှန်းနိုင်သည်၊၊ စမ်းသပ်မှု၏အောင်မြင်မှုနှုန်းကို သိသိသာသာတိုးတက်စေပြီး စမ်းသပ်မှုအရေအတွက်ကို လျှော့ချပေးသည်။

ပုံ 1- စက်သင်ယူခြင်း-လမ်းညွှန်ပစ္စည်းပေါင်းစပ်မှု။ (က) ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု- ပစ္စည်းပေါင်းစပ်မှု။ (ခ) အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံများသည် ဓာတုအခိုးအငွေ့ထွက်ခြင်း (CVD) ပေါင်းစပ်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများသည် ဆာလဖာနှင့် နိုက်ထရိုဂျင်စွန်းထင်းထားသော ကွမ်တမ်အစက်များ (အောက်ခြေ) ၏ hydrothermal ပေါင်းစပ်မှုကို လမ်းညွှန်သည်။

အခြားလေ့လာမှုတစ်ခုတွင်၊ ပုံ 2 တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ CVD စနစ်များအတွင်းရှိ graphene ကြီးထွားမှုပုံစံများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် machine learning ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ ဒေသအဆိုပြုချက် convolutional neural networks (R-CNN) ကို တီထွင်ခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် graphene ၏အရွယ်အစား၊ လွှမ်းခြုံမှု၊ ဒိုမိန်းသိပ်သည်းမှုနှင့် အချိုးအစားတို့ကို အလိုအလျောက်တိုင်းတာပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ခဲ့ကြသည်။ နောက်ပိုင်းတွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (ANN) နှင့် ပံ့ပိုးပေးသည့် vector စက်များ (SVM) အကြား ဆက်စပ်မှုကို တွက်ဆရန် အငှားမော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။CVD လုပ်ငန်းစဉ်ကိန်းရှင်များနှင့် တိုင်းတာသတ်မှတ်မှုများ။ ဤနည်းလမ်းသည် graphene ပေါင်းစပ်မှုကို သရုပ်ဖော်နိုင်စေပြီး ကြီးမားသော စပါးအရွယ်အစားနှင့် ဒိုမိန်းသိပ်သည်းဆနည်းသော graphene ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် လိုအပ်သော စမ်းသပ်မှုအခြေအနေများကို ဆုံးဖြတ်ပေးကာ အချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို သိသိသာသာ သက်သာစေပါသည်။

ပုံ 2- CVD စနစ်များတွင် Graphene ကြီးထွားမှုပုံစံများ၏ စက်သင်ယူမှု ခန့်မှန်းချက်

(2) အလိုအလျောက် CVD လုပ်ငန်းစဉ်- CVD လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း တိကျသောထိန်းချုပ်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ပိုမိုမြင့်မားစေရန်အတွက် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ထိန်းညှိပေးသည့် အလိုအလျောက်စနစ်များကို ချိန်ညှိပေးသည့် အလိုအလျောက်စနစ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပုံ 3 တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ Xidian University မှ သုတေသနအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် CVD မှပြင်ဆင်ထားသော bilayer two-dimensional ပစ္စည်းများ၏လည်ပတ်ထောင့်ကိုအသိအမှတ်ပြုခြင်း၏စိန်ခေါ်မှုကိုကျော်လွှားရန်နက်နဲသောသင်ယူမှုကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ CVD-ပြင်ဆင်ထားသော MoS2 ၏ အရောင်အသွေးနေရာကို စုဆောင်းပြီး semantic segmentation convolutional neural networks (CNN) ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် MoS2 ၏ အထူကို တိကျမြန်ဆန်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့ကြသည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် CVD မှ စိုက်ပျိုးထားသော bilayer TMD ပစ္စည်းများ၏ လည်ပတ်ထောင့်ကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းရန် ဒုတိယ CNN မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် နမူနာခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးရုံသာမက ပစ္စည်းများ သိပ္ပံနယ်ပယ်တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုကို အသုံးချခြင်းအတွက် ပါရာဒိုင်းအသစ်ကို ပေးစွမ်းပါသည်။

ပုံ 3- Bilayer နှစ်ဖက်မြင်ပစ္စည်းများ၏ လှည့်ခြင်းထောင့်ကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်းအတွက် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနည်းလမ်း

အလားအလာ

ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ရူပဗေဒပေါင်းစပ်မှုသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုများကို ဆောင်ကြဉ်းပေးမည် ဖြစ်ကြောင်း နိုဘယ်လ်ဆု၏ ကြေငြာချက်က ကျွန်ုပ်တို့အား ထပ်မံသတိပေးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုနည်းပညာ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ထိုသို့ယုံကြည်ရန် အကြောင်းပြချက်ရှိသည်။ဓာတုအခိုးအငွေ့ထွက်ခြင်းနည်းပညာအနာဂတ်တွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အခွင့်အလမ်းသစ်များ ကြုံတွေ့ရလိမ့်မည်။ ဤအရာအားလုံးသည် နည်းပညာနှင့် သိပ္ပံ၏ ပေါင်းစည်းမှုသည် စူးစမ်းရှာဖွေရန်အတွက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော လမ်းကြောင်းများကို ဖွင့်ပေးမည့် ခေတ်သစ်တစ်ခု၏ အရုဏ်ဦးကို ညွှန်ပြနေသည်။

Semicorex ကမ်းလှမ်းချက်များSiC/TaC အပေါ်ယံ ဂရပ်ဖိုက်နှင့်ကြွေထည်ပစ္စည်းများ ဓာတုအငွေ့ပျံခြင်း (CVD) လုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့်. သင့်တွင် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများ သို့မဟုတ် နောက်ထပ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များ လိုအပ်ပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ရန် တုံ့ဆိုင်းမနေပါနှင့်။

ဖုန်း # +86-13567891907 သို့ ဆက်သွယ်နိုင်ပါသည်။

အီးမေးလ်- sales@semicorex.com