luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Category:

Меняющий свойства материалов ИИ открывает дорогу к созданию алмазных процессоров



Механическое напряжение серьезно меняет свойства наноматериалов, но раньше предсказать эффект было невозможно. В MIT алгоритм обучили анализировать структуру для миллионов вариантов напряжения. Это открывает дорогу к созданию невероятных вещей: сверхтонких солнечных панелей и скоростных алмазных процессоров.

Среди многих способов менять свойства материалов напряжение отличает гибкость применения: устраните воздействие, и материал станет «как прежде». Однако у технологии был колоссальный недостаток — непредсказуемость. Ученые действовали буквально наугад. Напрягать материал можно по шести векторам и с бесконечным числом градаций силы. Один из авторов работы Ян Ли пояснил для MIT Tech Review, что для одного образца это «около 100 млн вариантов деформации». Метод проб и ошибок здесь не подходит.

Укротить напряжение — его давняя мечта. Исследования наноматериалов показали, что порой достаточно 1%-ной деформации, чтобы, например, повысить проводимость в полтора раза. Но нужно знать, какой вариант из ста миллионов выбрать. Ли ранее выяснил, что даже самый твердый материал в мире — алмаз в форме наноигл — можно деформировать на 9% без разрушения. А в случае с наночастицами кремния этот показатель — 15%, при этом напряжение материала можно включать и выключать «по заказу».

Ученые решили выявить наиболее перспективные среди миллионов модификаций с помощью ИИ. В разработке алгоритма принимали двое сотрудников российского Сколково — Евгений Цымбалов и Александр Шапеев.

Ли утверждает, что нейросеть предсказывает изменение проводимости материалов «очень аккуратно» и дает долгожданную возможность создавать структуры с заданными свойствами для нужд электроники, обработки информации или энергетики.

«Если вы растянете материал на 7%, его свойства очень серьезно изменятся», — предрекает ученый. Он упоминает возможность создания солнечной панели, которая в 1000 раз тоньше нынешних при той же эффективности. Или алмазных процессоров, которые при идеальной реализации процесса могут быть в 100 000 раз быстрее нынешних кремниевых. Правда, для этого придется продумать весь технологический процесс с нуля: сейчас нет способа нанести алмазный слой на большую подложку, не говоря уже о том, чтобы она была деформируемой по формулам, предложенным ИИ.

«Потребуется огромный объем работы, чтобы понять, как приложить напряжение и как масштабировать процесс, чтобы он работал в 100 млн транзисторов на чипе без сбоев», — указывает Ли.

Tags: искусственный интеллект, материал
Subscribe

Posts from This Journal “материал” Tag

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 29
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Проект "Лучшие кадры лучшей страны" Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments