Gadget’larımızda kullanılan ultra ince malzemelerin gizli sırlarını ortaya çıkaran süper güçlü bir merceğe sahip olduğunuzu düşünün. Florida Üniversitesi Mühendislik Profesörü Megan Butala liderliğindeki araştırma, tek kristal substratlardaki ince filmlerin atomik yapısına bakmak için yeni bir yol sağlar.
Bu araştırma, daha hızlı akıllı telefonlardan daha fazla enerji tasarruflu bilgisayarlara ve güçlü giyilebilir teknolojiye kadar yeni nesil yarı iletken cihazların gelişimini önemli ölçüde ilerletme potansiyeline sahiptir. Atom düzeyinde hassasiyetle tasarlanan yarı iletkenler daha akıllı, daha hızlı, daha kompakt ve sürdürülebilir elektroniklere yol açabilir.
Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Bölümü’nde (MSE) yardımcı doçent olan Butala, ince film malzemelerinden kompleks 2D X-ışını toplam saçılma verilerini işlemek için bir makine öğrenimi iş akışı olan Isodat2d geliştirdi.
Isodat2D, güvendiğimiz günlük teknolojilerin kalbinde bulunan ultra ince filmlerin benzersiz “parmak izlerini” izole eder ve tanımlar. Örneğin, bilgisayar yongaları, silikon dioksit ve metal nitrürler gibi ince malzeme filmlerinin katmanlarından yapılmıştır. Bu filmler tipik olarak insan saçından binlerce kez daha incedir. Çalışma dergide yayınlandı Acta Crystalographica Bölüm A Temeli ve Gelişmeleri.
Butala, “Atomik yapının ne olduğunu, bu yapının nasıl elde edileceğini ve bu yapının bize ne verdiğini anlarsak, o zaman başlangıçtan itibaren daha iyi malzemeler tasarlayabiliriz.” Dedi.
Geleneksel olarak, tek kristal yüzeylerde ince filmler incelemek zor olmuştur. Genellikle, atomik yapı bilgisi, altındaki nispeten kalın substrattan daha büyük sinyallerle çizilir. Kalınlıklar ve X-ışını saçılma sinyallerindeki bu büyük fark, filmin atomik yapısını belirlemeyi zorlaştırır.
Butala’nın yeni yaklaşımı, bilim adamlarının ince filmlerden X-ışını toplam saçılma verilerindeki sinyal-gürültü sınırlamalarını aşarak bir malzemenin atomik yapısında son derece ince ayrıntıları nasıl tespit ettiklerini geliştiriyor. Bu yetenek, malzemelerin atom düzeyinde nasıl davrandığını anlamak için çok önemlidir.
Butala, “Bu, enerji depolama, yarı iletkenler ve elektronik malzemeler için uygulama ortamlarında ince film malzemelerinin geliştirilmesini hızlandırabilir, bu da daha hızlı malzeme tasarımını sağlayabilir ve X-ışını saçılma verilerinin tekrarlanabilirliğini ve erişilebilirliğini artırabilir.” Dedi.
MSE Geçici Başkanı Profesör Michael Tonks, Butala’nın araştırmasının yarı iletken endüstrisi üzerinde önemli bir etkisi olan ve çip üretiminde devrim yaratan gelişmelere yol açabileceğini söyledi. Daha net bilgilerle, araştırmacılar daha hassas özelliklere sahip malzemeler tasarlayabilir-örneğin, daha hızlı ve daha fazla enerji tasarruflu bilgisayar yongaları.
Tonks, “Dr. Butala, en yeni veri işleme aracı geliştirerek, araştırmacıların enerjiden elektroniklere kadar değişen alanlarda atılımlara yol açabilecek daha geniş bir ince film yelpazesi incelemelerinin yolunu açtı.” Dedi.
Bu, daha güçlü ve verimli akıllı telefonlara ve bilgisayarlara, kalp monitörleri ve görüntüleme araçları gibi tıbbi cihazlar için daha iyi sensörlere, e-bisikletler ve elektrikli otomobiller, yapay zeka için gelişmiş çipler ve kuantum bilgisayarlar için bileşenlere katkıda bulunabilir.
Araştırma vaat ederken, ince film materyallerinden atomik bilgileri almaya çalışırken önemli zorluklar ve sınırlamalar vardır. Isodat2D kullanılarak ince filmlerin doğru yapısal analizi, yüksek kaliteli, iyi örneklenmiş giriş verileri ve algoritmalar gerektirir. Baş öğrenci araştırmacısı, son zamanlarda Ph.D. MSE mezunu Danielle Alverson, modüler veri süreci programının geliştirilmesinin çok fazla deneme yanılma olduğunu, ancak yolculuğun oldukça değerli olduğunu söyledi.
Alverson, “Seçtiğimiz yön, umduğumuz yön, umarım bu iki makine öğrenme algoritmasını birleştiriyor. Bu iki makine öğrenme algoritmasını birleştiriyoruz ve bizim için iyi gidiyor. Konferanslarda ve toplantılarda tartışmalara yol açıyor. Bu, bu tür materyalleri bu tek kristal substratlarla anlamaya çalışmak için aynı çok insanı bir araya getiriyor.” Dedi.
Butala, Brookhaven Ulusal Laboratuvarı’ndaki Ulusal Synchrotron Işık Kaynağı-II ve orada bir işbirlikçisine erişim olmadan araştırmanın mümkün olmayacağını söyledi. Bu işbirliği, veri toplama zorluklarını yönetmek ve makine öğrenimi veri işleme yaklaşımını geliştirmek için şarttı.
Halen Enerji Bakanlığı’nda incelenmekte olan bir önerisi var ve endüstri ortakları ve federal ajanslarla aktif olarak diğer finansman ve işbirliklerini sürdürüyor.
Butala, “Ölçebileceğiniz şeylerin sınırlarını zorluyoruz. Açıklamaya yardımcı oluyoruz-orada bazı makine öğrenimi algoritmaları var, işte farklı şekillerde nasıl birleştirilebilecekler. Bu yeniliğin bir parçası-veri ön işlemesi, makine öğrenme algoritmaları ve işlem sonrası” dedi.
Araştırma ayrıca, Amerika Birleşik Devletleri’nin gelişmiş performans ve daha düşük enerji tüketimi olan AI uygulamaları için yüksek kapasiteli gelişmiş yongalar da dahil olmak üzere yeni nesil elektronikleri geliştirmede lider olma arayışına da uyuyor.
Araştırmacılara en küçük bileşenler hakkında daha net bir görünüm sunarak, gelecekte teknolojiyle nasıl etkileşim kurduğumuzu yeniden tanımlayabilecek malzemelerin daha hedefli tasarım ve üretimine izin verir.
