Home > News > Industria News

CVD Technology Innovatio Post Praemium Nobelianum

2025-01-02

Nuper nuntiata 2024 Praemium Nobelianum Physicorum inauditam attentionem ad campum intelligentiae artificialis attulit. Investigatio scientistae Americanae John J. Hopfield et physicus Canadian Gaufredi E. Hinton utitur machina instrumentorum discendi ad novas perceptiones in physicam hodie complexam praebendam. Hoc factum non solum magnum lapidem in technologia artis intellegentiae notat, sed etiam altam integrationem physicae et intellegentiae artificialis praenuntiat.


Ⅰ. De Significatione et Provocationibus Vaporis Chemical Depositio (CVD) Technologia in Physicis


Simplified scheme of a CVD reactor for CNTs synthesys


Significatio vaporis chemici depositionis (CVD) technologiae in physica multiplicatur. Praeparatio technologiae materialis non solum magni momenti est, sed etiam praecipuum munus habet in provehendis investigationis et applicationis physicae progressione. CVD technologia pressius potest materiae incrementum in gradibus atomicis et hypotheticis moderari. Sicut in Figura I demonstratum est, haec technica varietas summi operis membranas tenues et materias nanostructas producit per substantias chemicas gaseosas vel vaporosas in superficie solida gerens varias depositas generandi. Hoc pendet in physicis ad cognoscendum et explorandum relationem inter microstructuram et proprietates macroscopicas materiarum, quia permittit scientias ut materias cum certis structuris et compositionibus studeant, et tunc penitus earum proprietates physicas intellegant.


Secundo technologia CVD technologia clavis est ad varias membranas tenues in semiconductoribus artificiis aptandas. Exempli gratia, CVD adhiberi potest ut silicon umbilicus unius crystalli epitaxialis crescat, III-V semiconductores ut gallium arsenidum et semiconductor II-VI unius epitaxiae crystalli, et deponunt varios semiconductores cristallinas singulas membranas epitaxiales crystallinas, membranae pii polycrystallinas etc. Haec materia etc. et structurae recentiorum electronicarum machinarum et machinarum electronicarum fundamentum sunt. Praeterea, technologia CVD magnas partes agit in investigationibus physicis campis sicut materias opticas, materias superducens, et materias magneticas. Per technologiam CVD, membranae tenues cum proprietatibus opticis specificis componi possunt ad usum in machinis optoelectronicis et sensoriis opticis.


CVD reaction transfer steps

Figure 1 CVD


Eodem tempore, CVD technicae artis provocationes ad aliquas applicationes spectat, ut:


Princeps temperatus et princeps pressura conditionibus: CVD plerumque opus est fieri ad caliditatem vel altam pressuram, quae limitat rationes materiae quae adhiberi possunt et auget industriam consumptio et sumptus.

Parameter sensus: Processus CVD valde sensibilis ad condiciones reactionis est, et etiam parvae mutationes qualitatem ultimi operis afficere possunt.

CVD ratio complexa estProcessus CVD circa limites condiciones sensitivus est, magnas habet dubitationes, et difficile est regere ac repetere, quae difficultates in materialibus investigationibus et evolutionibus efficere possunt.


Ⅱ. Chemical Vapor Depositio (CVD) Technologia et Machina Learning


Adversus has difficultates, apparatus eruditionis, ut instrumentum analyseos validum, ostendit potentiam ad solvendas aliquas difficultates in agro CVD. Exempla sunt applicationis apparatus eruditionis in CVD technicae artis;


(I) Predicting incrementum CVD

Apparatus discendi algorithms utens, ex magna copia notitiarum experimentalium discere possumus et eventus CVD incrementi sub diversis condicionibus praedicere, ita moderamen parametri experimentalis moderari. Ut in Figura II ostensum est, turma investigationis Nanyang technicae Universitatis in Singapore adhibita algorithmus in machina discendi classificationem ad CVD synthesim duarum materiarum dimensivarum ducendam adhibita est. Primae experimentales notitias examinantes, condiciones molybdaeni incrementi molybdaeni divellere feliciter praedixerunt, signanter meliorem experimentalem successum et numerum experimentorum minuentes.


Synthesis of machine learning guided materials

Figura 2 Apparatus discendi ducit synthesim materialem

a) Necessaria pars investigationis materialis et evolutionis: materialis synthesis.

b) Exemplar Classificationis vaporum chemicorum depositionem adiuvat ad summas duas materias dimensivas componendas; exemplar regressionis synthesim hydrothermal-nitrogenii doped fluorescentium quantum dots (imo).



In alio studio (Figura 3), apparatus discendi usus est ad incrementum exemplar graphenae in systemate CVD resolvendum. Magnitudo, coverage, domain densitas, et ratio graphenae aspectum automatice mensurae et enucleatae erant per evolutionem regionem retis convolutionis retis neuralis (R-CNN), ac deinde exempla surrogata adhibita retiacula artificialia neuralis (ANN) et vectoris machinas sustinentia (ANN) SVM) ut referatur relatio inter CVD variabiles processus et specificationes mensuratas. Accessus hic synthesim graphenam simulare potest ac condiciones experimentales determinare pro graphene synthesinando cum morphologia desiderata cum magna magnitudine frumenti et densi- tatis dominii humilis, salvis multum temporis et costi.


Machine learning predicts graphene growth patterns in CVD systems

Figura 3 Apparatus discendi praedicat graphene incrementum exemplaria in CVD systemata

(II) Automated processus CVD

Apparatus discendi adhiberi potest ad rationes automated explicandas ad monitor et parametros in CVD processu temporis reali in reali tempore ad accuratiorem potestatem et altiorem productionem efficientiam assequendam. Ut in Figura IV demonstratum est, turma investigationis ab Universitate Xidian alta doctrina adhibita est ad superandam difficultatem cognoscendi angulum rotationis CVD duplicatum duplex materias dimensivas. Spatium coloris MoS2 a CVD praeparatum collegerunt et semanticam segmentationem retis neuralis convolutionis (CNN) ad accurate et celeriter perspiciendam crassitudinem MoS2 applicaverunt, ac deinde alterum rhoncus exemplar ad accurate praesagium rotationis anguli CVD adulti consequendum instituerunt. duplex materias TMD accumsan. Haec methodus non solum efficaciam identitatis specimen meliorat, sed etiam novum paradigma praebet ad applicationes altae scientiae in scientia materiarum materia.4.


Deep learning methods identify the corners of double-layer two-dimensional materials

Figure 4 Profunda discendi methodi cognoscendi angulos duplices duplices materias duplices



References:

(1) Guo, Q.-M.; Qin, Z.-H. Progressus et applicatio technologiae vaporum depositionis in fabrica atomica. Acta Physica Sinica 2021, 70 (2), 028101-028101-028101-028115. DOI: 10.7498/aps.70.20201436.

(2) Yi, K.; Liu, D.; Chen, X.; Yang, J.; Wei, D.; Liu, Y.; Wei, D. Plasma-Vaporem Chemicum Consectatum Depositio duarum Dimensionalium Materiarum pro Applicationibus. Rationes chemicae investigationis 2021, 54 (4), 1011-1022. DOI: 10.1021/acs.accounts.0c00757.

(3) Hwang, G.; Kim, T.; Shin, J.; Shin, N. ; Hwang, S. Apparatus discendi pro analysis CVD graphene: A mensura ad simulationem SEM imaginum. Acta Societatis Industrialis et Engineering Chemiae 2021, 101, 430-444. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiec.2021.05.031.

(4) Hou, B.; Wu, J.; Qiu, D. Y. Insensibilis Doctrina singularium Kohn-Sham Civitatum: Repraesentationes interpretabiles et Consecutiones de Downstream Praedictionum Multi-Corporis Effectus. 2024; p arXiv:2404.14601.


X
We use cookies to offer you a better browsing experience, analyze site traffic and personalize content. By using this site, you agree to our use of cookies. Privacy Policy
Reject Accept