Imaginez avoir un objectif super puissant qui découvre les secrets cachés des matériaux ultra-minces utilisés dans nos gadgets. Les recherches menées par le professeur d'ingénierie de l'Université de Floride, Megan Butala, permettent une nouvelle façon de regarder la structure atomique des couches minces sur des substrats monocristallins.
Cette recherche a le potentiel de faire progresser considérablement le développement de dispositifs semi-conducteurs de nouvelle génération, des smartphones plus rapides à des ordinateurs plus économes en énergie et à une puissante technologie portable. Les semi-conducteurs conçus avec une précision au niveau atomique peuvent conduire à une électronique plus intelligente, plus rapide, plus compacte et durable.
Butala, professeur adjoint au Département des sciences et de l'ingénierie des matériaux (MSE), a développé Isodat2d, un flux de travail d'apprentissage automatique pour le traitement des données de diffusion totale de rayons X complexe 2D à partir de matériaux de film mince.
ISODAT2D isole et identifie les « empreintes digitales » uniques des films ultra-minces, qui sont au cœur des technologies quotidiennes sur lesquelles nous comptons. Par exemple, les puces informatiques sont construites en couches de films minces de matériaux, tels que le dioxyde de silicium et les nitrures métalliques. Ces films sont généralement des milliers de fois plus minces que les cheveux humains. L'étude est publiée dans la revue Acta Crystallolicica Section A Foundations et avancées.
« Si nous comprenons quelle est la structure atomique, comment obtenir cette structure et quelles propriétés cette structure nous donne, alors nous pouvons concevoir de meilleurs matériaux dès le début », a déclaré Butala.
Traditionnellement, étudier les couches minces sur des surfaces monocristallines a été difficile. Souvent, les informations sur la structure atomique sont tirées par des signaux plus importants du substrat relativement épais en dessous. Cette grande différence dans les épaisseurs et les signaux de diffusion des rayons X rend difficile la détermination de la structure atomique du film.
La nouvelle approche de Butala améliore la façon dont les scientifiques détectent des détails extrêmement subtils dans la structure atomique d'un matériau en surmontant les limitations signal / bruit des données de diffusion totale des rayons X à partir de films minces. Cette capacité est cruciale pour comprendre comment les matériaux se comportent au niveau atomique.
« Cela pourrait accélérer le développement de matériaux de film mince dans des environnements d'application pour le stockage d'énergie, les semi-conducteurs et les matériaux électroniques, ce qui pourrait permettre la conception plus rapide des matériaux et améliorer la reproductibilité et l'accessibilité des données de diffusion des rayons X », a déclaré Butala.
Le président par intérim du MSE, le professeur Michael Tonks, a déclaré que les recherches de Butala peuvent conduire à des développements qui ont un impact significatif sur l'industrie des semi-conducteurs et révolutionner la fabrication des puces. Avec des informations plus claires, les chercheurs peuvent concevoir des matériaux avec des propriétés plus précises, par exemple, des puces informatiques plus rapides et plus économes en énergie.
« En développant un outil de traitement de données de pointe, le Dr Butala a ouvert la voie aux chercheurs pour étudier une gamme plus large de films minces, ce qui pourrait entraîner des percées dans des domaines allant de l'énergie à l'électronique », a déclaré Tonks.
Cela pourrait contribuer à des smartphones et des ordinateurs plus puissants et plus efficaces, de meilleurs capteurs pour des dispositifs médicaux tels que les moniteurs cardiaques et les outils d'imagerie, les technologies de batterie plus sûres et plus intelligentes, y compris les vélos électriques et les voitures électriques, les puces avancées pour l'intelligence artificielle et les composants pour les ordinateurs quantiques.
Bien que la recherche soit prometteuse, il y a des défis et des limites importants lorsqu'ils tentent de récupérer des informations atomiques à partir de matériaux en film mince. Une analyse structurelle précise des films minces utilisant ISODAT2D nécessite des données d'entrée et des algorithmes de haute qualité et échantillonnées. Chercheur étudiant principal, Ph.D. récent. La diplômée de MSE, Danielle Alverson, a déclaré que le développement du programme de processus de données modulaires était beaucoup d'essais et d'erreurs, mais que le voyage en valait la peine.
« La direction que nous avons choisie, j'espère vraiment que Sparks d'autres nouvelles directions. Nous combinons ces deux algorithmes d'apprentissage automatique, et cela nous a bien fait. Cela déclenche des discussions lors de conférences et de réunions. Cela rassemble vraiment beaucoup de gens avec le même espoir d'essayer de comprendre ces types de matériaux avec ces substrats uniques », a déclaré Alverson.
Butala a déclaré que la recherche ne serait pas possible sans accès au National Synchrotron Light Source-II au Brookhaven National Laboratory et collaborateur là-bas, le scientifique du personnel Daniel Olds, Ph.D. Cette collaboration était essentielle pour gérer les défis de collecte de données et développer leur approche de traitement des données d'apprentissage automatique.
Elle a actuellement une proposition en cours d'examen au ministère de l'Énergie et poursuit activement d'autres financements et collaborations avec des partenaires de l'industrie et des agences fédérales.
« Nous repoussons les limites de ce que vous pouvez mesurer. Nous aidons à illustrer – voici quelques algorithmes d'apprentissage automatique, voici comment ils peuvent être combinés de différentes manières.
La recherche correspond également à la quête des États-Unis pour être un leader dans le développement de l'électronique de nouvelle génération, y compris des puces avancées de grande capacité pour les applications d'IA avec des performances améliorées et une consommation d'énergie plus faible.
En offrant aux chercheurs une vue plus claire des plus petits composants, il permet une conception et une fabrication plus ciblées de matériaux qui pourraient redéfinir la façon dont nous interagissons avec la technologie à l'avenir.
