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关于为下一代芯片和太阳能电池的开发开辟新的方向的研究

来源:HQBUY 发布时间:2021-07-15

摘要: Skoltech 研究人员和他们来自美国和新加坡的同事创建了一个神经网络,可以帮助以受控方式调整半导体晶体,以实现电子产品的卓越性能。这为下一代芯片和太阳能电池的开发开辟了新的方向,利用可控的变形可以改变材料的动态特性。

Skoltech 研究人员和他们来自美国和新加坡的同事创建了一个神经网络,可以帮助以受控方式调整半导体晶体,以实现电子产品的卓越性能。这为下一代芯片和太阳能电池的开发开辟了新的方向,利用可控的变形可以改变材料的动态特性。该论文发表在npj Computational Materials杂志上。



纳米级材料可以承受较大的变形。在所谓的应变状态下,由于原子间距离的变化,它们可以表现出非凡的光学、热学、电子和其他特性。应变材料的固有特性可能会发生变化,例如,半导体硅会转变为自由传导电流的材料。


此外,通过改变应变水平,人们可以根据需要改变这些特性。这个概念催生了一个完整的研究领域:弹性应变工程,或 ESE。例如,当我们用尽其他提高芯片性能的选择时,该方法可用于修改半导体的性能,为即将到来的摩尔定律极限提供潜在的解决方法。另一种可能的应用在于太阳能电池开发领域。正如来自 Skoltech 的研究合著者 Alexander Shapeev 所解释的那样,人们可以设计一种具有可调特性的太阳能电池,可以根据需要进行更改,以最大限度地提高性能并适应外部环境。


在他们之前的工作中,Skoltech Ph.D. 研究生 Evgenii Tsymbalov、副教授 Alexander Shapeev 和他们的同事使用 ESE 将纳米级金刚石针从绝缘转变为高导电性和金属状,从而深入了解这项技术的可能性范围。现在,该团队引入了一种卷积神经网络架构,可以指导半导体的 ESE 工作。


“我们设计的神经网络将应变张量作为输入并预测电子能带结构——描述应变材料电子特性的物理‘快照’。然后它可用于计算任何感兴趣的特性,包括带隙、它的特性和电子有效质量张量,”Shapeev 说。


这项工作继续先前的研究并对其进行了扩展。“我们通过为 ESE 任务设计和实施基于卷积神经网络架构的定制模型,超越了以前使用的方法,”Tsymbalov 说。“我们还考虑了物理特性和对称性以改进模型。”



 

该方法结合了各种数据源,例如,计算便宜但不准确的数据源与精确但昂贵的数据源,以提高模型的准确性和收敛性。“另一个显着特征是主动学习——我们允许模型猜测哪些数据可能在下一个训练阶段最有用,并将其用于训练。在最后阶段,网络在一组计算成本高的数据集上进行训练来自非常准确的基于 GW 的计算的数据,这个过程使我们能够减少所需的计算量,”Tsymbalov 补充道。


该团队指出,与最先进的解决方案相比,其新的神经网络“在促进结晶固体电子能带结构的自主深度学习方面更加通用、准确和高效”。这使得它在应变空间内的搜索和优化时更快、更准确,从而为给定的品质因数产生最佳应变值。


在他们早期的工作中,研究人员在重复的钻石原位实验场景中测试了模型的先前迭代。“唉,目前还没有可以用任意 6D 变形张量使钻石变形的设备,但有团队和实验室从实验的角度追求这个方向,”Tsymbalov 评论道。


这项研究是 Skoltech、麻省理工学院和南洋理工大学之间多年合作的一部分,Skoltech 科学家专注于计算和机器学习方面,他们的同事负责这项工作的物理部分。“我们目前正在研究下一篇论文,该论文致力于可容许弹性应变的边界。这是一个重要的课题,因为 ESE 的安全弹性变形的理论极限尚未发现,”研究人员总结道。


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