استعراض

في الآونة الأخيرة، وضعت وزارة الخارجية الامريكية الباحث ارجون المختبر الوطني للطاقة نيك جاكسون طريقة استخدام آلة التعلم بشكل أسرع لخلق نماذج الجزيئية. وتسارعت بشكل كبير من نموذج الكشف عن المحتملة المواد الالكترونية العضوية الجديدة، ويمكن أن تستخدم أيضا في مجالات أخرى من مجالات علوم المواد.

خلفية

الإلكترونيات التقليدية هي غير العضوية إلى حد كبير، مصنوعة من معدن موصل وأشباه الموصلات السيليكون. وعلى الرغم من الأجهزة الإلكترونية غير العضوية على نطاق واسع المتاحة تجاريا، ولكن لا تزال هناك قاسية، هش، وارتفاع تكلفة، تعقيد العملية، وسوء التوافق الحيوي للكثير من المشاكل، ولكن أيضا عملية تصنيع من القطب السيليكون أشباه الموصلات الاقتراب جسديا.

والخبر السار هو أن الأجهزة الإلكترونية العضوية جلبت أملا جديدا بالنسبة لنا للتغلب على عيوب الأجهزة الإلكترونية التقليدية غير العضوية. لفترة وجيزة، وهو جهاز الكتروني العضوية، ويتم اعتماد جهاز الكتروني من المواد العضوية.

FIG السفلي من اليسار إلى اليمين: خلية مرنة الشمسية (المزودة من قبل Epishine AB)، ورقة الإلكترونية، إجهادي النسيج

(المصدر: جامعة يوهان Bodell / تشالمرز للتكنولوجيا)

الإلكترونيات العضوية هي تقنية ثورية واعدة. الأجهزة الإلكترونية العضوية ليس فقط لديها مرونة جيدة والشفافية، ورقيقة وخفيفة الوزن وصديقة للبيئة. ويمكن تنفيذ هذه المواد من قبل بسيطة وصديقة للبيئة، وتكنولوجيا التصنيع منخفضة التكلفة، على سبيل المثال، إنتاج حل للطباعة مساحة واسعة، ورقة الطباعة العامة. اليوم، هناك عدد من الأجهزة الإلكترونية العضوية بدأت تنضج الأعمال، التي OLED هو مثال نموذجي.

التكامل مع النسيج تكنولوجيا OLED معا (المصدر: KAIST)

ومع ذلك، فإن معظم الأجهزة الإلكترونية العضوية الأخرى لم تشكل التطبيقات الصناعية على نطاق واسع، واحدة من الأسباب الرئيسية هو من الصعب السيطرة عليها بنيتها الإلكترونية.

ابتكار

واستجابة لهذه التحديات، وضعت وزارة الخارجية الامريكية الباحث ارجون المختبر الوطني للطاقة نيك جاكسون (نيك جاكسون) طريقة استخدام آلة التعلم بشكل أسرع لخلق نماذج الجزيئية. نموذج جاكسون بسرعة ليس فقط بشكل كبير حتى الكشف عن المحتملة المواد الإلكترونية عضوية جديدة يمكن أن تستخدم أيضا في مجالات أخرى من مجالات علوم المواد.

التخطيطي المستخدمة في دراسة طريقة ANN-ECG (المصدر: مختبر أرغون الوطني)

تكنولوجيا

الهيكل الداخلي من المواد العضوية، مما يؤثر على كفاءة الكهربائية. حاليا، عملية حساسة جدا لإنتاج هذه المواد، وهيكل هو أيضا معقدة للغاية. هذا يسمح للعلماء على أساس ظروف الإنتاج يصعب التنبؤ الهيكل النهائي وكفاءة المواد. يستخدم جاكسون تعلم آلة لجعل هذه التنبؤات. تعلم الآلة هي طريقة دون مبرمجة بشكل واضح، لتدريب الكمبيوتر لمعرفة الوضع.

(المصدر: جامعة نورث وسترن)

ركزت أبحاث جاكسون كوسيلة لإيداع المواد الالكترونية عضوية متكاملة مع الغاز. في هذه العملية، تبخرت والعلماء جزيء عضوي، مكثف ويولد ببطء على سطح الفيلم. عن طريق التلاعب ظروف ترسب معينة، يمكن للعلماء ضبط دقة التعبئة الجزيئية في وضع الفيلم.

وقال جاكسون: "انها قليلا مثل لعبة تتريس جزيئات يمكن أن تكون موجهة في اتجاهات مختلفة، والهدف بحثنا هو تحديد كيفية تأثير هيكل الخصائص الإلكترونية للمواد .."

فيلم رقيقة مكدسة جزيئات الطريقة التي تؤثر على التنقل المسؤول عن المادة. وهو مقياس للتنقل المسؤول عن الظروف تهمة الحركة داخل المادة. لجهاز، يرتبط التنقل تهمة إلى كفاءة المواد. وللتحقق من هذه العلاقة، ومواصلة تحسين أداء الجهاز، جاكسون عملية ترسب فريق بخار لمحاكاة الكمبيوتر مفصلة للغاية.

وقال جاكسون: "لدينا نموذج في طول نانومتر والجداول الزمنية لمحاكاة سلوك جميع الإلكترونات في محيط كل جزيء لكن هذه النماذج لا مكثفة حسابيا، لذلك يستغرق وقتا طويلا للتشغيل .."

من أجل محاكاة تراكم الجهاز كله في الملايين من جزيئات، يجب أن يطور العلماء أرخص نموذج الحساب أكثر الخام، لوصف سلوك الالكترونات في المجموعة جزيء، بدلا من سلوك الإلكترونية من الجزيئات الفردية. ويمكن لهذه النماذج حساب وقت عصيب من ساعات إلى دقائق، ولكن التحدي هو في صنع النموذج المادي الخام التي يمكن التنبؤ بها حقا النتائج. يستخدم جاكسون خوارزميات تعلم الآلة للكشف عن العلاقة بين نموذج مفصل ونموذجا الخام.

وقال جاكسون: "اسمحوا لي ان اذهب بغض النظر، والسماح للعلاقة الانحدار تعلم الآلة بين وصف تقريبي لنظامنا والخصائص الكهربائية المولدة."

الشبكات العصبية الاصطناعية وما يسمى ب "العودة انتشار" من خلال عملية التعلم، والتعلم آلة خوارزميات لتعلم نموذج مفصل لمستمدة من نموذج تقريبي. يستخدم خوارزمية العلاقة المعقدة بين تجد نموذجها الخاص، مثل نموذج مفصل توقع، وذلك باستخدام نموذج القطار الخام نفسك للتنبؤ خصائص الإلكترونية من نفس المادة.

وقال جاكسون: "نحن نعمل على تطوير نموذج أرخص، فإنه لا يزال إنتاج كل هذه الخصائص باهظة الثمن."

أنتج العلماء نموذجا الخام من النموذج السابق، وتراكم مجموعة من الفحص أن تكون أكثر 2-3 درجات. النتائج من تحليل نموذج الخام، ويمكن أن تساعد التجريبيون لتطوير مواد عالية الأداء بسرعة أكبر.

المواد العلماء سابقا تعلم الآلة المستخدمة لإيجاد العلاقة بين التركيب الجزيئي وأداء الجهاز. ومع ذلك، برنامج جاكسون هي فريدة من نوعها، وهدفه هو تحسين التفاعل بين نماذج من طول وزمنية مختلفة المقاييس.

وقال جاكسون: "في الفيزياء، والباحثون يحاولون فهم من خلال عرض تقريبي لأداء النظام، وتقليل عدد درجات الحرية، من أجل تبسيط ذلك قدر الإمكان."

قيمة

على الرغم من أن هدف الدراسة هو قفل فحص ترسيب البخار من الأجهزة الإلكترونية العضوية، ولكن من المتوقع أن يتم تطبيقها على مجموعة واسعة من البحوث البوليمر والعلوم والمجالات حتى مثل البروتينات وما شابه ذلك.

بالإضافة إلى وجود مجموعة واسعة من التطبيقات، وتقدم البحوث جاكسون أيضا تساعد على تعزيز الاتجاه نحو تطوير الإلكترونيات العضوية المرتبطة والصناعة.

الكلمة

آلة التعلم والالكترونيات العضوية، والمواد

المواد المرجعية

[1] https://www.anl.gov/article/scaling-forward

. [2] نيكولاس E. جاكسون، أليك S. بوين، لوكاس جورج أنطونيوس، مايكل A. ويب، Venkatram فيشواناث وهيكل خوان بابلو دي J. الالكترونية في قرارات الحبيبات الخشنة، من تحت الملاحظة التقدم آلة التعلم للعلوم، 2019 DOI: 10.1126 / sciadv.aav1190