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人工智能發(fā)現(xiàn)新的納米結(jié)構(gòu)

AI智勝未來 ? 來源:悅智網(wǎng) ? 2023-02-28 11:32 ? 次閱讀
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美國(guó)能源部 (DOE) 布魯克海文國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家已成功證明自主方法可以發(fā)現(xiàn)新材料。人工智能 (AI) 驅(qū)動(dòng)的技術(shù)導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)了三種新的納米結(jié)構(gòu),包括首創(chuàng)的納米級(jí)「梯子」。

該研究以「Autonomous discovery of emergent morphologies in directed self-assembly of block copolymer blends」為題發(fā)表在《Science Advances》雜志上。

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論文鏈接:

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.add3687

新發(fā)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)是通過稱為自組裝的過程形成的,在該過程中,材料的分子將自身組織成獨(dú)特的模式。布魯克海文功能納米材料中心 (CFN) 的科學(xué)家是指導(dǎo)自組裝過程、創(chuàng)建材料模板以形成微電子、催化等應(yīng)用的理想排列的專家。他們發(fā)現(xiàn)的納米階梯和其他新結(jié)構(gòu)進(jìn)一步拓寬了自組裝的應(yīng)用范圍。

「自組裝可以用作納米圖案技術(shù),這是微電子和計(jì)算機(jī)硬件進(jìn)步的驅(qū)動(dòng)力,」CFN科學(xué)家和合著者Gregory Doerk說?!高@些技術(shù)一直在推動(dòng)使用更小的納米圖案獲得更高的分辨率。你可以從自組裝材料中獲得非常小且嚴(yán)格控制的特征,但它們不一定遵守我們?yōu)殡娐分贫ǖ哪欠N規(guī)則。通過使用模板指導(dǎo)自組裝,我們可以形成更有用的模式?!?/p>

美國(guó)能源部科學(xué)用戶設(shè)施辦公室CFN的工作人員科學(xué)家旨在建立一個(gè)自組裝納米圖案類型庫,以擴(kuò)大其應(yīng)用范圍。在之前的研究中,他們證明了通過將兩種自組裝材料混合在一起可以實(shí)現(xiàn)新型圖案。

CFN小組負(fù)責(zé)人兼合著者Kevin Yager表示:「我們現(xiàn)在可以創(chuàng)建一個(gè)以前從未有人夢(mèng)想過的階梯結(jié)構(gòu),這一事實(shí)令人驚嘆。傳統(tǒng)的自組裝只能形成相對(duì)簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu),如圓柱體、薄片和球體。但通過將兩種材料混合在一起并使用正確的化學(xué)光柵,我們發(fā)現(xiàn)全新的結(jié)構(gòu)是可能的?!?/p>

將自組裝材料混合在一起使CFN科學(xué)家能夠發(fā)現(xiàn)獨(dú)特的結(jié)構(gòu),但同時(shí)也帶來了新的挑戰(zhàn)。由于在自組裝過程中需要控制更多參數(shù),找到正確的參數(shù)組合來創(chuàng)建新的有用結(jié)構(gòu)是一場(chǎng)與時(shí)間的較量。為了加速他們的研究,CFN科學(xué)家利用了一種新的AI功能:自主實(shí)驗(yàn)。

與美國(guó)能源部勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的能源研究應(yīng)用高等數(shù)學(xué)中心 (CAMERA)、CFN的布魯克海文科學(xué)家和國(guó)家同步加速器光源 II (NSLS-II) 合作,布魯克海文實(shí)驗(yàn)室的另一個(gè)科學(xué)用戶設(shè)施美國(guó)能源部辦公室, 一直在開發(fā)一個(gè)人工智能框架,可以自主定義和執(zhí)行實(shí)驗(yàn)的所有步驟。CAMERA的gpCAM算法驅(qū)動(dòng)框架的自主決策。最新研究是該團(tuán)隊(duì)首次成功展示該算法發(fā)現(xiàn)新材料的能力。

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X射線散射數(shù)據(jù)(左)與AI算法識(shí)別的樣品中關(guān)鍵區(qū)域的相應(yīng)掃描電子顯微鏡圖像(右)一起顯示。這些圖像揭示了三種新穎的納米圖案:交替線(頂部)、傾斜(中心)和階梯(底部)。比例尺為500納米。

「gpCAM是一種用于自主實(shí)驗(yàn)的靈活算法和軟件,」伯克利實(shí)驗(yàn)室科學(xué)家兼合著者M(jìn)arcus Noack說?!冈谶@項(xiàng)研究中,它被特別巧妙地用于自主探索模型的不同特征?!?/p>

「在伯克利實(shí)驗(yàn)室同事的幫助下,我們已經(jīng)準(zhǔn)備好使用該軟件和方法,現(xiàn)在我們已經(jīng)成功地使用它來發(fā)現(xiàn)新材料,」Yager說?!肝覀儸F(xiàn)在已經(jīng)對(duì)自主科學(xué)有了足夠的了解,我們可以很容易地將材料問題轉(zhuǎn)化為自主問題?!?/p>

為了使用他們的新算法加速材料發(fā)現(xiàn),該團(tuán)隊(duì)首先開發(fā)了一個(gè)具有一系列特性的復(fù)雜樣本以供分析。研究人員使用CFN納米加工設(shè)備制造了樣品,并在CFN材料合成設(shè)備中進(jìn)行了自組裝。

「做材料科學(xué)的一種老派方法是合成一個(gè)樣本,對(duì)其進(jìn)行測(cè)量,從中學(xué)習(xí),然后返回并制作不同的樣本并不斷迭代該過程,」Yager說。「相反,我們制作了一個(gè)樣本,該樣本具有我們感興趣的每個(gè)參數(shù)的梯度。因此,單個(gè)樣本是許多不同材料結(jié)構(gòu)的大量集合?!?/p>

然后,該團(tuán)隊(duì)將樣品帶到NSLS-II,后者會(huì)產(chǎn)生超亮 X 射線,用于研究材料的結(jié)構(gòu)。CFN與NSLS-II合作運(yùn)營(yíng)三個(gè)實(shí)驗(yàn)站,其中一個(gè)用于本研究,即軟物質(zhì)接口 (SMI) 光束線。

NSLS-II的科學(xué)家兼合著者M(jìn)asa Fukuto說:「SMI光束線的優(yōu)勢(shì)之一是它能夠?qū)射線束聚焦到樣品上,精度可達(dá)微米級(jí)?!?「通過分析這些微束X射線如何被材料散射,我們了解材料在照明點(diǎn)的局部結(jié)構(gòu)。然后在許多不同點(diǎn)的測(cè)量可以揭示局部結(jié)構(gòu)在梯度樣本中的變化。在這項(xiàng)工作中,我們讓人工智能算法動(dòng)態(tài)選擇接下來要測(cè)量的點(diǎn),以最大化每次測(cè)量的價(jià)值。」

由于樣品是在SMI光束線上測(cè)量的,因此該算法無需人工干預(yù)即可創(chuàng)建材料的眾多不同結(jié)構(gòu)集的模型。該模型會(huì)隨著每次后續(xù)的 X 射線測(cè)量進(jìn)行自我更新,從而使每次測(cè)量都更加深入和準(zhǔn)確。

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國(guó)家同步加速器光源 II 的軟物質(zhì)接口 (SMI) 光束線

在幾個(gè)小時(shí)內(nèi),該算法就確定了復(fù)雜樣本中的三個(gè)關(guān)鍵區(qū)域,供CFN研究人員更仔細(xì)地研究。他們使用CFN電子顯微鏡設(shè)備對(duì)這些關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行了精細(xì)的成像,揭示了納米級(jí)梯子的軌道和橫檔,以及其他新特征。

從開始到結(jié)束,實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了大約六個(gè)小時(shí)。研究人員估計(jì),如果使用傳統(tǒng)方法,他們可能需要大約一個(gè)月的時(shí)間才能做出這一發(fā)現(xiàn)。

「自主方法可以極大地加速發(fā)現(xiàn),」Yager說?!杆举|(zhì)上是 [收緊] 通常的科學(xué)發(fā)現(xiàn)循環(huán),以便我們更快地在假設(shè)和測(cè)量之間循環(huán)。然而,除了速度之外,自主方法擴(kuò)大了我們可以研究的范圍,這意味著我們可以解決更具挑戰(zhàn)性的科學(xué)問題?!?/p>

「展望未來,我們想研究多個(gè)參數(shù)之間復(fù)雜的相互作用。我們使用CFN計(jì)算機(jī)集群進(jìn)行了模擬,驗(yàn)證了我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,但他們也提出了其他參數(shù),如薄膜厚度,也可以發(fā)揮重要作用,」 Doerk說。

該團(tuán)隊(duì)正在積極地將他們的自主研究方法應(yīng)用于自組裝以及其他類別材料中更具挑戰(zhàn)性的材料發(fā)現(xiàn)問題。自主發(fā)現(xiàn)方法具有適應(yīng)性,幾乎可以應(yīng)用于任何研究問題。

「我們現(xiàn)在正在將這些方法部署到來到CFN和NSLS-II進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的廣大用戶社區(qū),」Yager說?!溉魏稳硕伎梢耘c我們合作,加速他們材料研究的探索。我們預(yù)計(jì),這將在未來幾年帶來一系列新發(fā)現(xiàn),包括清潔能源和微電子等國(guó)家優(yōu)先領(lǐng)域?!?/p>

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:人工智能發(fā)現(xiàn)新的納米結(jié)構(gòu)

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