Khoa học công nghệ ngành Công Thương

Thứ sáu, 26/04/2024 | 09:28

Thứ sáu, 26/04/2024 | 09:28

Tin KHCN

Cập nhật lúc 06:49 ngày 13/05/2020

AI tìm thấy vật liệu 2 chiều trong... tích tắc

Các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học công nghiệp, trường Đại học Tokyo, Nhật Bản, chứng minh được một hệ thống trí tuệ nhân tạo mới có thể tìm kiếm và gắn nhãn các vật liệu 2 chiều dưới kính hiển vi trong tích tắc. Nghiên cứu này có thể giúp rút ngắn thời gian cần thiết đối với quá trình tạo ra các thiết bị điện tử vật liệu hai chiều (2D), phục vụ sự phát triển các thiết bị điện tử tiêu dùng.
Vật liệu hai chiều rất hữu ích trong việc tạo ra các thiết bị điện tử, chẳng hạn như bóng bán dẫn và điốt phát sáng. Các tinh thể có thể được chế tạo với độ dày chỉ bằng 1 nguyên tử là kim loại, chất bán dẫn và chất cách điện. Đa số các tinh thể này đều ổn định trong điều kiện môi trường xung quanh và có tính chất khác biệt lớn so với bản sao 3D. Thậm chí việc xếp chồng một vài lớp tinh thể lên nhau cũng có thể làm thay đổi các đặc tính điện tử, từ đó thích hợp hơn với việc chế tạo các loại pin thế hệ tiếp theo, màn hình điện thoại thông minh, các loại máy dò và pin mặt trời. Điều còn tuyệt vời hơn nữa là chúng ta có thể tự mình tạo ra một số sản phẩm sáng tạo từ các dụng cụ văn phòng. Giải thưởng Nobel Vật lý năm 2010 được trao cho hai nhà khoa học vật lý gốc Nga đã tách chiết được graphene từ một mảnh than chì ở các lõi bút chì thông thường. Trong đó họ sử dụng một mảnh băng dính để lấy được một mẩu carbon có độ dày chỉ bằng 1 nguyên tử. Vì vậy, không có điều gì ngăn chúng ta tạo ra các thiết bị điện tử của riêng mình. Tuy nhiên, các tinh thể 2 chiều có độ dày chỉ bằng 1 nguyên tử này không dễ tìm được dưới kính hiển vi.
Giờ đây, nhóm nghiên cứu thuộc trường Đại học Tokyo đã thành công trong việc tự động hóa công việc này bằng việc sử dụng máy học (machine learning). Họ sử dụng nhiều bản mẫu được dán nhãn với nhiều ánh sáng khác nhau để “huấn luyện” máy tính phát hiện ra các đường viền và độ dày của mảnh tinh thể rất mỏng mà không phải tinh chỉnh các thông số của kính hiển vi.
Phương pháp này có thể được áp dụng cho nhiều vật liệu 2 chiều khác. Trên thực tế, thuật toán có thể phát hiện ra các mảnh vonfram diselenide và molybdenum diselenide chỉ bằng cách “huấn luyện” máy học với các mẫu vonfram ditelluride. Với khả năng xác định chính xác, trong chưa đầy 200 mili giây, vị trí và độ dày của các mẫu, hệ thống này có thể tích hợp với kính hiển vi quang học cơ học.
“Thuật toán này sẽ giúp tăng tốc đáng kể quá trình phát triển của các thiết bị điện tử mới dựa trên vật liệu 2 chiều, cũng như thúc đẩy các nghiên cứu về tính siêu dẫn và sắt từ trong vật liệu 2 chiều”, Tomoki Machida, tác giả nghiên cứu cho biết.
Ngọc Diệp (Theo https://phys.org/news/2020-04-ai-d-materials-eye.html)


lên đầu trang