Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Một nhóm nghiên cứu đã giới thiệu một thuật toán học máy có thể quét qua hình ảnh kính hiển vi để tìm các vật liệu 2D như graphene. Công việc này có thể giúp rút ngắn thời gian cần thiết cho các thiết bị điện tử dựa trên vật liệu 2D để sẵn sàng cho các thiết bị tiêu dùng.
Các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học Công nghiệp, một phần của Đại học Tokyo, đã trình diễn một hệ thống trí tuệ nhân tạo mới có thể tìm và gắn nhãn các vật liệu 2D trong hình ảnh kính hiển vi trong chớp mắt. Công việc này có thể giúp rút ngắn thời gian cần thiết cho các thiết bị điện tử dựa trên vật liệu 2D để sẵn sàng cho các thiết bị tiêu dùng.
Vật liệu hai chiều cung cấp một nền tảng mới thú vị để tạo ra các thiết bị điện tử chẳng hạn như bóng bán dẫn và điốt phát sáng. Họ các tinh thể có thể được chế tạo chỉ dày một nguyên tử bao gồm kim loại, chất bán dẫn và chất cách điện. Nhiều trong số này ổn định trong điều kiện môi trường xung quanh và tính chất của chúng thường khác biệt đáng kể so với các đối tác 3D của chúng. Ngay cả việc xếp chồng một vài lớp lại với nhau cũng có thể thay đổi các đặc tính điện tử để làm cho chúng phù hợp với pin thế hệ tiếp theo, màn hình điện thoại thông minh, máy dò và pin mặt trời. Và có lẽ còn tuyệt vời hơn nữa: bạn có thể tự mình sử dụng đồ dùng văn phòng. Giải thưởng Nobel Vật lý năm 2010 đã được trao cho việc nhận ra rằng “graphene” mỏng nguyên tử có thể thu được bằng cách tẩy tế bào chết của bút chì, than chì, bằng một miếng băng dính dính.
Vì vậy, điều gì ngăn bạn tạo ra các thiết bị điện tử của riêng bạn tại nơi làm việc giữa các cuộc họp? Thật không may, các tinh thể 2D mỏng nguyên tử có năng suất chế tạo thấp và độ tương phản quang học của chúng bao gồm một phạm vi rất rộng, và tìm thấy chúng dưới kính hiển vi là một công việc tẻ nhạt.
Giờ đây, một nhóm do Đại học Tokyo dẫn đầu đã thành công trong việc tự động hóa nhiệm vụ này bằng cách sử dụng máy học. Người ta đã sử dụng nhiều ví dụ được dán nhãn với nhiều ánh sáng khác nhau để huấn luyện máy tính phát hiện đường viền và độ dày của vảy mà không phải tinh chỉnh các thông số của kính hiển vi. “Bằng cách sử dụng học máy thay vì các thuật toán phát hiện dựa trên quy tắc thông thường, hệ thống của chúng tôi đã mạnh mẽ để thay đổi các điều kiện”, tác giả đầu tiên Satoru Masubuchi nói.
Phương pháp này có thể khái quát hóa cho nhiều vật liệu 2D khác, đôi khi không cần bất kỳ dữ liệu bổ sung nào. Trên thực tế, thuật toán đã có thể phát hiện ra các mảnh vonfram diselenide và molybdenum diselenide chỉ bằng cách được huấn luyện với các ví dụ vonfram ditelluride. Với khả năng xác định trong chưa đầy 200 mili giây, vị trí và độ dày của các mẫu được tẩy tế bào chết, hệ thống có thể được tích hợp với kính hiển vi quang học cơ giới.
Việc tìm kiếm tự động và lập danh mục các vật liệu 2D sẽ cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra một số lượng lớn các mẫu chỉ bằng cách tẩy tế bào chết và chạy thuật toán tự động. Điều này sẽ tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển của các thiết bị điện tử mới dựa trên vật liệu 2D cũng như thúc đẩy nghiên cứu về tính siêu dẫn và ferromagnetism trong 2D, nơi không có trật tự tầm xa.
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Viện Khoa học Công nghiệp, Đại học Tokyo . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :