При разработке новых материалов ученые все шире используют компьютерное моделирование и технологии ИИ. Доклад о возможностях, которые дают такие подходы, на Конгрессе молодых ученых представил Алексей Редьков, ведущий научный сотрудник Института проблем машиноведения РАН. Материал опубликован на агрегаторе научной информации InScience.Pro.
Электроника давно прочно вошла в нашу жизнь. Почти все устройства, которыми мы пользуемся сегодня, работают на основе кремниевых пластин, но примерно десять лет назад они вышли на технологическое плато. Поэтому, чтобы сохранять прежний темп развития, необходимо переходить на новые материалы. Алексей Редьков, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института проблем машиноведения РАН, рассказал о производстве кремниевых кристаллов и пояснил, что это очень трудоемкая процедура, требующая специального сложного оборудования.
«Кроме того, поиск новых материалов и подбор условий синтеза традиционно осуществлялся методом проб и ошибок, а это еще больше усложняло процесс. Поэтому мы решили попробовать перенести все процедуры — от поиска материала до проектирования реакторов для его синтеза — в цифровое измерение. Оказалось, что практически все инструменты для этого у нас уже есть, и многие из них разработаны нашими соотечественниками», — рассказал Алексей Редьков.
Однако сложности с переносом всех процессов в цифровой формат были: одна из фундаментальных проблем оказалась связана с моделированием роста кристалла. Как правильно учесть все взаимосвязанные процессы, происходящие при росте на масштабах от отдельных атомов до целого кристалла диаметром 20 см (текущий технологический стандарт)? Особенно если речь идет о новом материале, про который мало что известно. Исследователям нужно было научиться строить карты ростовых режимов кристаллов, которые бы позволили определить оптимальные условия, обеспечивающие однородность кристалла, необходимое количество примесей и низкую дефектность в кристаллах разного состава. Для кремния это сделать довольно просто, но при моделировании новых материалов это сложно, поскольку возникает очень много неизвестных переменных.
Но ученым все-таки удалось создать инструмент, основанный на ИИ и высокопроизводительном моделировании, позволяющий за считанные секунды предсказать, как будет расти кристалл в различных условиях, и в результате определить конечные параметры получаемых кристаллов. Его можно будет использовать для разработки технологии новых материалов, перспективных для применения в электронике. При этом нет необходимости проводить большое количество экспериментов, что упрощает и удешевляет разработку — все этапы, от поиска материала до конструирования промышленного оборудования для синтеза, в перспективе будут происходить «в цифре».
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
