Исследователи из Университета Флиндерса (Австралия) совместно с коллегами из Университета Халифа (ОАЭ) разработали инновационную платформу машинного обучения — «интеллектуальный механизм поиска материалов». Система призвана радикально сократить время на поиск и тестирование новых полупроводников, которые используются в высокотехнологичных устройствах: от смартфонов и носимой электроники до солнечных батарей и медицинских приборов.
Проблема в том, что вариантов комбинаций материалов — миллионы, и традиционный подход к их тестированию крайне затратен.
Сложность заключается в том, что существуют миллионы возможных комбинаций материалов, и тестировать их одну за другой в лаборатории или с помощью сложного компьютерного моделирования крайне медленно и дорого.
Разработанная система ИИ вместо случайного поиска изучает скрытые химические закономерности в поведении материалов на основе галлия и предсказывает новые составы с заданными электронными свойствами. Галлий — один из 31 важнейших минералов, добываемых в Австралии. Его соединения, в частности арсенид галлия, широко применяются в электронике, включая микроволновые и инфракрасные схемы, а также высокоскоростные коммутационные устройства.
Платформа была обучена на тысячах известных полупроводниковых материалов из международных баз данных и использует байесовскую оптимизацию — метод, позволяющий целенаправленно искать перспективные варианты и сразу отсеивать химически невозможные комбинации. По словам разработчиков, система не просто генерирует формулы: перед рекомендацией она проверяет, являются ли предложенные материалы химически и физически реалистичными и стабильными. Это существенно сокращает усилия и ускоряет экспериментальную проверку.
В результате удалось получить множество новых полупроводниковых материалов на основе галлия, которых ранее не было в базах данных. Особое внимание уделялось «запрещенной зоне» — параметру, определяющему взаимодействие полупроводника с электричеством и светом. Разные технологии требуют разных значений этого параметра: меньшие — для солнечной энергетики, средние — для светодиодов, большие — для мощной и радиационно‑стойкой электроники.
Ранее Наука Mail рассказывала, что уникальный полупроводник решит проблему перегрева микрочипов.
