ai обнаруживает дефекты в материалах с помощью нейтронной скаттерной техники

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) использовали искусственный интеллект (ИИ) для обнаружения атомных дефектов в материалах. Они разработали метод, позволяющий классифицировать и количественно оценивать определенные дефекты, используя данные, полученные с помощью неинвазивной нейтронной-скаттерной техники.

Этот подход может ускорить разработку новых материалов с улучшенными свойствами. Традиционно, точное измерение различных типов дефектов и их концентрации в готовой продукции было сложной задачей, особенно без разрушения материала. Использование ИИ позволяет значительно сократить время и затраты на поиск и анализ дефектов.

Метод основан на обучении модели на 2000 различных полупроводниковых материалов. Модель использует механизм многоголового внимания, подобный ChatGPT, и способна обнаруживать до шести видов точечных дефектов одновременно.

Исследователи использовали этот метод для изучения различных материалов, включая полупроводники, микроэлектронику, солнечные элементы и аккумуляторные материалы. Они обнаружили, что ИИ может точно предсказывать концентрацию дефектов, даже при концентрации 0.2%. Более подробная информация.