أخبار ar.wedoany.com، أحرز فريق بحثي دولي، تقوده جامعة فليندرز الأسترالية وتشارك فيه جامعة خليفة في الإمارات العربية المتحدة، تقدماً في تسريع اكتشاف مواد جديدة من أشباه الموصلات القائمة على الغاليوم باستخدام الذكاء الاصطناعي. وتعمل منصة التعلم الآلي التي طورها الفريق "كمحرك ذكي لاكتشاف المواد"، حيث تقوم بغربلة سريعة للمواد المرشحة الواعدة من أشباه الموصلات القائمة على الغاليوم قبل إجراء عمليات المحاكاة الحاسوبية المعقدة والتجارب المختبرية، مما يُقلّص دورة البحث والتطوير للجيل التالي من الرقائق والمواد الإلكترونية.
تتمتع مواد أشباه الموصلات القائمة على الغاليوم بقيمة تطبيقية كبيرة في مجالات الإلكترونيات الضوئية، والطاقة الشمسية، وإلكترونيات القدرة، والاتصالات عالية التردد، والرقائق المتقدمة. وعادةً ما يعتمد اكتشاف المواد الجديدة تقليدياً على الغربلة التجريبية، والحوسبة المكثفة، والتجارب المتكررة، مما يؤدي إلى دورات تطوير طويلة وتكاليف حوسبة عالية عند مواجهة فضاء واسع من التوليفات المكونة، بالإضافة إلى احتمال فشل عدد كبير من المواد المرشحة في اجتياز التحقق من الجدوى الكيميائية أو الاستقرار الفيزيائي. وتكمن أهمية منصة التعلم الآلي في نقل عملية البحث عن المواد من الغربلة العشوائية واسعة النطاق إلى عملية تصميم عكسي تتضمن قيوداً مستهدفة وتغذية راجعة ذكية.
تستند المنصة في تدريبها إلى آلاف من مواد أشباه الموصلات المعروفة في قواعد البيانات الدولية للمواد، وتستخدم طريقة التحسين البايزي للبحث المستمر عن توليفات واعدة من المواد المحتوية على الغاليوم، مع تجنب التوليفات غير المعقولة كيميائياً. وقد نُشرت الورقة البحثية ذات الصلة بعنوان "Bayesian Optimization-Guided Discovery of Gallium-Containing Semiconductors with Targeted Band Gaps" في دورية ACS Materials Letters. ويُظهر ملخص الورقة أن الإطار يمكنه إجراء تصميم عكسي لتوليفات قائمة على الغاليوم بخصائص إلكترونية محددة مسبقاً، مع الحفاظ على المعقولية الكيميائية.
يُعد ضبط فجوة النطاق مؤشراً رئيسياً في تصميم مواد أشباه الموصلات. إذ تُحدد نطاقات فجوة النطاق المختلفة ما إذا كانت المادة أكثر ملاءمة للاستخدام في تحويل الطاقة الشمسية، أو الأجهزة الباعثة للضوء، أو الكشف الضوئي، أو إلكترونيات القدرة، أو أنظمة الاتصالات. وتُظهر معلومات البحث أن إطار التعلم الآلي هذا يمكنه توليد مواد مرشحة جديدة من أشباه الموصلات المحتوية على الغاليوم ذات فجوة نطاق مستهدفة، وإجراء غربلة مسبقة للواقعية الكيميائية والاستقرار قبل التوصية بها. ويمكن لهذه الخطوة أن تُقلل من المحاولات غير المجدية في عمليات التحقق اللاحقة عالية التكلفة، مثل حسابات المبادئ الأولية والتحقق التجريبي، مما يُركز الموارد البحثية على توليفات المواد ذات الاحتمالية الأعلى للنجاح.
يصف فريق جامعة فليندرز هذا النظام بأنه أداة لاكتشاف المواد يمكنها تقليص وقت الاختبارات الحاسوبية أو المختبرية المعقدة بشكل كبير. ولا تكمن قيمته في استبدال التجربة مباشرة، بل في تزويد التجربة بقائمة مرشحة عالية الجودة. وبالنسبة لصناعة أشباه الموصلات، فإن تحسين كفاءة اكتشاف المواد يؤثر على سرعة الابتكار الأساسي في الرقائق، والأجهزة الإلكترونية، والخلايا الكهروضوئية، والمستشعرات، وأجهزة الاتصالات عالية التردد؛ أما بالنسبة للمؤسسات البحثية، فإن اكتشاف المواد بمساعدة الذكاء الاصطناعي يُسهم أيضاً في توجيه موارد الحوسبة والتجارب المحدودة نحو اتجاهات أكثر دقة.
لا يزال هذا البحث في مرحلة منصة البحث واكتشاف المواد المرشحة، ولا يمكن مساواته مباشرة بإتمام الإنتاج الضخم لأشباه الموصلات الجديدة القائمة على الغاليوم أو دخولها مرحلة تصنيع الرقائق. وتشمل العُقد الرئيسية اللاحقة المزيد من التحقق الحاسوبي للمواد المرشحة، والتخليق التجريبي، واختبار الأداء، وتقييم الاستقرار، والتحقق من التوافق العملياتي، واختبار التطبيق على مستوى الأجهزة. ويمكن لمنصة التعلم الآلي تسريع العملية الأمامية "لاكتشاف المواد المرشحة"، لكن الدخول الفعلي في سلسلة توريد صناعة أشباه الموصلات لا يزال يتطلب تجاوز عقبات متعددة تشمل تحضير المواد، ومعدل العائد، والموثوقية، والتصنيع على نطاق واسع.
من منظور مسار الابتكار الصناعي، يُوضح عمل الفريق الأسترالي والإماراتي أن الذكاء الاصطناعي يتجاوز تصميم الرقائق، وأتمتة التصميم الإلكتروني (EDA)، والتحكم في عمليات التصنيع، ليدخل مرحلة اكتشاف مواد أشباه الموصلات. ومع تزايد الطلب على الغاليوم، والنتريدات، والأكاسيد، وغيرها من أشباه الموصلات المركبة، ستصبح المنصات القادرة على تشكيل حلقة مغلقة بين الأداء المستهدف، والمعقولية الكيميائية، وكفاءة الحوسبة، أداة أساسية مهمة للبحث والتطوير في الجيل التالي من المواد الإلكترونية.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
