Les chercheurs ont utilisé l’IA pour découvrir de nouvelles informations sur les dislocations dans les matériaux polycristallins, remettant en question les modèles scientifiques existants et ouvrant la voie à des performances améliorées des matériaux dans l’électronique et les cellules solaires. Crédit : Issues.fr.com
Des scientifiques à Université de Nagoya au Japon, ont utilisé l’intelligence artificielle pour découvrir une nouvelle méthode permettant de comprendre les petits défauts appelés dislocations dans les matériaux polycristallins, matériaux largement utilisés dans les équipements d’information, les cellules solaires et les appareils électroniques, qui peuvent réduire l’efficacité de ces appareils. Les résultats ont été publiés dans la revue Matériaux avancés.
Le défi des matériaux polycristallins
Presque tous les appareils que nous utilisons dans nos vies modernes possèdent un composant polycristallin. De votre smartphone à votre ordinateur en passant par les métaux et céramiques de votre voiture. Malgré cela, les matériaux polycristallins sont difficiles à utiliser en raison de leurs structures complexes. Outre leur composition, les performances d’un matériau polycristallin sont affectées par sa microstructure complexe, ses dislocations et ses impuretés.
Un problème majeur lié à l’utilisation des polycristaux dans l’industrie est la formation de minuscules défauts cristallins provoqués par les contraintes et les changements de température. Celles-ci sont appelées dislocations et peuvent perturber la disposition régulière des atomes dans le réseau, affectant la conduction électrique et les performances globales. Pour réduire les risques de défaillance des dispositifs utilisant des matériaux polycristallins, il est important de comprendre la formation de ces dislocations.
Les chercheurs ont utilisé des modèles 3D créés par l’IA pour comprendre les matériaux polycristallins complexes utilisés dans nos appareils électroniques quotidiens. Crédit : Kenta Yamakoshi
Découverte basée sur l’IA
Une équipe de chercheurs de l’Université de Nagoya, dirigée par le professeur Noritaka Usami et comprenant le maître de conférences Tatsuya Yokoi, le professeur agrégé Hiroaki Kudo et ses collaborateurs, a utilisé une nouvelle IA pour analyser les données d’image d’un matériau largement utilisé dans les panneaux solaires, appelé silicium polycristallin. L’IA a créé un modèle 3D dans l’espace virtuel, aidant l’équipe à identifier les zones dans lesquelles les grappes de dislocation affectaient les performances du matériau.
Après avoir identifié les zones des amas de dislocations, les chercheurs ont utilisé la microscopie électronique et des calculs théoriques pour comprendre comment ces zones se sont formées. Ils ont révélé la répartition des contraintes dans le réseau cristallin et trouvé des structures en forme d’escalier aux limites entre les grains cristallins. Ces structures semblent provoquer des dislocations lors de la croissance cristalline. « Nous avons découvert une nanostructure spéciale dans les cristaux associée à des dislocations dans les structures polycristallines », a déclaré Usami.
Implications pour la science de la croissance cristalline
Outre ses implications pratiques, cette étude pourrait également avoir des implications importantes pour la science de la croissance et de la déformation des cristaux. Le modèle Haasen-Alexander-Sumino (HAS) est un cadre théorique influent utilisé pour comprendre le comportement des dislocations dans les matériaux. Mais Usami pense avoir découvert des luxations que le modèle Haasen-Alexander-Sumino avait manquées.
Nouvelles perspectives sur la disposition des atomes
Une autre surprise s’est produite peu de temps après, car lorsque l’équipe a calculé la disposition des atomes dans ces structures, elle a découvert des contraintes de traction étonnamment importantes le long du bord des structures en forme d’escalier, déclenchant la génération de dislocations.
Comme l’explique Usami : « En tant qu’experts qui étudient cela depuis des années, nous avons été étonnés et excités de voir enfin la preuve de la présence de luxations dans ces structures. Cela suggère que nous pouvons contrôler la formation d’amas de dislocations en contrôlant la direction dans laquelle la limite s’étend.
Conclusion et implications futures
« En extrayant et en analysant les à l’échelle nanométrique Grâce à l’informatique des matériaux polycristallins, qui combine expérience, théorie et IA, nous avons rendu possible pour la première fois cette clarification des phénomènes dans les matériaux polycristallins complexes », a poursuivi Usami. «Cette recherche ouvre la voie à l’établissement de lignes directrices universelles pour les matériaux hautes performances et devrait contribuer à la création de matériaux polycristallins innovants. L’impact potentiel de cette recherche s’étend au-delà des cellules solaires et s’étend à tout, de la céramique aux semi-conducteurs. Les matériaux polycristallins sont largement utilisés dans la société et leurs performances améliorées ont le potentiel de révolutionner la société.
