В нескольких лабораториях США планируют создать «облако открытия материалов» для прогнозирования влияния дефектов на микроэлектронные устройства с помощью ИИ

Исследователи из Аргоннской национальной лаборатории, Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли, Окриджской национальной лаборатории Министерства энергетики США и Северо-Западного университета планируют разработать платформу “облако открытия материалов”, использующую физически обоснованную структуру искусственного интеллекта для прогнозирования того, как микроскопические дефекты влияют на производительность и срок службы микроэлектронных устройств.

Визуализация «облака открытия материалов» — это физически обоснованная структура искусственного интеллекта, которая объединяет экспериментальные данные, моделирование и высокопроизводительные вычисления для прогнозирования того, как микроскопические дефекты влияют на производительность и срок службы микроэлектронных устройств. (Изображение предоставлено ChatGPT.)

Микроэлектронные устройства широко используются в таких областях, как смартфоны, ноутбуки, защищённая связь и аппаратное обеспечение искусственного интеллекта. По мере уменьшения размеров устройств и увеличения скорости работы влияние микроскопических дефектов внутри материалов и на границах раздела на стабильность устройств становится более выраженным. Эти дефекты могут вызывать перегрев, утечку тока, нестабильность переключения и другие проблемы, а также в определённых условиях улучшать электрические или тепловые свойства. Как выявить критические дефекты и понять их эволюцию в реальных условиях эксплуатации становится важной задачей при проектировании нового поколения микроэлектронных материалов.

Согласно концепции проекта, “облако открытия материалов” будет объединять экспериментальные данные, передовое моделирование и высокопроизводительные вычисления, связывая состав материалов, структуру, условия эксплуатации с эволюцией дефектов и такими функциональными свойствами, как электростатический потенциал, плотность тока и температура. Исследовательская группа надеется с помощью этой платформы преобразовать разрозненные результаты измерений в прогностические возможности, пригодные для проектирования устройств.

Платформа будет использовать данные и ресурсы пользовательских установок и передовых вычислительных систем Управления науки Министерства энергетики США, включая передовой источник фотонов, Центр наномасштабных материалов и Аргоннский вычислительный центр лидерства при Аргоннской национальной лаборатории, передовой источник света, Молекулярную литейную и Национальный научно-вычислительный центр энергетических исследований при Берклийской лаборатории, а также Центр науки о нанофазных материалах при Окриджской национальной лаборатории. Эти установки обеспечивают поддержку рентгеновских измерений, микроскопической характеризации, моделирования материалов и крупномасштабных вычислений.

Исследователи отмечают, что отдельный экспериментальный метод не может полностью раскрыть поведение дефектов в микроэлектронных материалах. Электронная микроскопия позволяет наблюдать особенности на чрезвычайно малых масштабах, рентгеновские методы — анализировать деформацию, внутреннюю структуру и движение дефектов, а другие технологии используются для измерения химического состава, электрического поведения и тепловых потоков. Объединение множества данных в единую структуру способствует более полному пониманию взаимосвязи между дефектами материалов и производительностью устройств.

Проект также предусматривает внедрение методов автономного открытия, сочетающих искусственный интеллект, машинное обучение и робототехнику, чтобы помогать исследователям определять, какие измерения следует провести в дальнейшем, а также синтезировать образцы и выполнять различные виды характеризации в процессах с более высокой пропускной способностью. Синтетические данные, генерируемые моделированием, также будут использоваться для дополнения недостающих экспериментальных данных и помощи в обучении моделей искусственного интеллекта.

Учёный Аргоннской национальной лаборатории и главный исследователь проекта Субрáманьян Санкаранараянан отметил, что преимущество “облака открытия материалов” заключается в объединении экспериментов, моделирования и искусственного интеллекта в единый рабочий процесс, что позволяет исследователям учиться на имеющихся ограниченных данных и постоянно совершенствовать структуру по мере поступления новых данных.

Исследовательская группа подчёркивает, что система не является “чёрным ящиком”, выдающим только результаты, а будет работать под руководством устоявшихся физических законов, чтобы гарантировать, что прогнозы отражают реальное поведение материалов и устройств. В случае успешной разработки платформа может помочь учёным раньше выявлять потенциальные проблемы в проектировании микроэлектронных материалов, сокращать циклы испытаний и поддерживать разработку более надёжных и энергоэффективных электронных устройств.