AI와 물리학의 융합: 노벨상을 뒷받침하는 CVD 기술 혁신

최근 2024년 노벨 물리학상 발표로 인공지능 분야가 전례 없는 관심을 불러일으켰습니다. 미국 과학자 John J. Hopfield와 캐나다 과학자 Geoffrey E. Hinton이 수행한 연구에서는 기계 학습 도구를 활용하여 오늘날 복잡한 물리학 세계에 대한 새로운 통찰력을 제공했습니다. 이번 성과는 AI 기술의 중요한 이정표일 뿐만 아니라 물리학과 인공지능 간의 깊은 통합을 예고합니다.

물리학에서 화학 기상 증착(CVD)의 중요성은 무엇이며 어떤 과제에 직면합니까?

화학기상증착(CVD) 기술물리학에서 다각적인 중요성을 갖고 있으며, 중요한 재료 준비 기술 역할을 하는 동시에 물리학 분야의 연구 및 응용을 발전시키는 데 필수적인 역할을 합니다. CVD를 사용하면 원자 및 분자 수준에서 재료 성장을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 이 기술은 고체 표면에서 화학 반응을 일으키는 기체 또는 증기상 물질을 사용하여 고체 침전물을 형성함으로써 다양한 고성능 필름과 나노 구조 재료를 생산합니다. 이 기능은 물리학에서 재료의 미세 구조와 거시적 특성 사이의 관계를 이해하고 탐색하는 데 필수적입니다. 이를 통해 과학자는 특정 구조와 구성을 가진 재료를 연구하여 물리적 특성에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

뿐만 아니라,CVD 기술반도체 소자의 다양한 기능성 필름을 생산하는 핵심 공법입니다. 예를 들어, 성장하는 데 사용할 수 있습니다.실리콘 단결정 에피택셜 층, 갈륨비소와 같은 III-V 반도체, II-VI 반도체 단결정 에피층뿐만 아니라 다양한 도핑된 반도체 단결정 에피막 및 폴리실리콘막을 증착합니다. 이러한 재료와 구조는 현대 전자 및 광전자 장치의 기초를 형성합니다. 또한 CVD 기술은 광학재료, 초전도재료, 자성재료 등의 연구분야에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. CVD를 사용하면 광전자 장치 및 광 센서에 적용하기 위해 특정 광학 특성을 가진 박막을 합성할 수 있습니다.

장점에도 불구하고 CVD 기술은 실제 응용 분야에서 다음과 같은 몇 가지 과제에 직면해 있습니다.

고온 및 고압 조건: CVD에는 종종 고온 또는 고압이 필요하므로 사용할 수 있는 재료 유형이 제한되고 에너지 소비 및 비용이 증가합니다.

매개변수에 대한 민감도: CVD 공정은 반응 조건에 매우 민감하며, 약간의 변화라도 최종 제품의 품질에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있습니다.

CVD 시스템의 복잡성: 프로세스는 경계 조건에 민감하고 상당한 불확실성을 나타내며 재현 가능한 제어가 어려울 수 있어 잠재적으로 재료 개발이 복잡해질 수 있습니다.

어떻게화학기상증착(CVD) 기술머신러닝의 이점을 누리시나요?

이러한 과제에 직면한 강력한 데이터 분석 도구인 기계 학습은 CVD 분야 내에서 이러한 문제 중 일부를 해결하는 데 잠재력을 보여주었습니다. CVD 기술의 기계 학습 적용 사례는 다음과 같습니다.

(1) CVD 성장 예측: 기계 학습 알고리즘은 광범위한 실험 데이터로부터 학습하여 다양한 조건에서 CVD 성장 결과를 예측함으로써 실험 매개변수 조정을 안내할 수 있습니다. 그림 1에 설명된 바와 같이 싱가포르 난양기술대학교(Nanyang Technological University) 연구팀은 기계 학습의 분류 알고리즘을 사용하여 2차원 재료의 CVD 합성을 안내했습니다. 초기 실험 데이터를 분석해 이황화몰리브덴(MoS2)의 성장 조건을 성공적으로 예측해 실험 성공률을 크게 높이고 실험 횟수를 줄였다.

그림 1: 기계 학습 기반 자료 합성. (a) 소재 개발에 없어서는 안 될 부분: 소재 합성. (b) 분류 모델은 2차원 물질의 화학 기상 증착(CVD) 합성을 촉진합니다(상단). 회귀 모델은 황과 질소가 도핑된 형광 양자점(하단)의 열수 합성을 안내합니다.

그림 2에 설명된 또 다른 연구에서는 기계 학습을 사용하여 CVD 시스템 내에서 그래핀 성장 패턴을 분석했습니다. 연구진은 R-CNN(Region Proposal Convolutional Neural Network)을 개발해 그래핀의 크기, 커버리지, 도메인 밀도, 종횡비 등을 자동으로 측정하고 분석할 수 있었다. 이후 인공신경망(ANN)과 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용해 대리모델을 개발해 두 모델 간의 상관관계를 추론했다.CVD 공정변수 및 측정된 사양. 이 방법은 그래핀 합성의 시뮬레이션을 가능하게 하고 큰 입자 크기와 낮은 도메인 밀도를 갖는 그래핀을 생산하는 데 필요한 실험 조건을 결정함으로써 상당한 시간과 비용을 절약합니다.

그림 2: CVD 시스템의 그래핀 성장 패턴에 대한 기계 학습 예측

(2) 자동화된 CVD 프로세스: 기계 학습을 사용하여 CVD 프로세스 중에 매개변수를 실시간으로 모니터링하고 조정하는 자동화 시스템을 개발하여 보다 정밀한 제어와 더 높은 생산 효율성을 달성할 수 있습니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이 Xidian University의 연구팀은 CVD로 준비된 이중층 2차원 재료의 회전 각도를 인식하는 과제를 극복하기 위해 딥러닝을 활용했습니다. CVD로 준비된 MoS2의 색 공간을 수집하고 의미론적 분할 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 MoS2의 두께를 정확하고 빠르게 식별할 수 있었습니다. 그런 다음 그들은 CVD로 성장한 이중층 TMD 재료의 회전 각도를 정확하게 예측하기 위해 두 번째 CNN 모델을 훈련했습니다. 이 방법은 시료 식별 효율성을 향상시켰을 뿐만 아니라 재료과학 분야에서 딥러닝을 적용하는 데 새로운 패러다임을 제시했습니다.

그림 3: 이중층 2차원 재료의 회전 각도를 식별하기 위한 딥러닝 접근법

시야

노벨상 발표는 인공지능과 물리학의 통합이 더 많은 혁신과 돌파구를 가져올 것임을 다시 한번 상기시켜 줍니다. 머신러닝 기술이 계속해서 발전함에 따라 우리는 다음과 같은 사실을 믿을 이유가 있습니다.화학 기상 증착 기술앞으로 새로운 발전 기회를 만나게 될 것입니다. 이 모든 것은 기술과 과학의 융합이 더 넓은 탐험의 길을 열어줄 새로운 시대의 시작을 예고합니다.

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