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運用計算機視覺(jué)新方法——電子材料篩選速度提升八十五倍

2024.06.12 科技日報 張佳欣

  據11日《自然·通訊》雜志報道,美國麻省理工學(xué)院工程師開(kāi)發(fā)的一種計算機視覺(jué)技術(shù)大大加快了新合成電子材料的表征速度。該技術(shù)自動(dòng)分析印刷半導體樣品圖像,并快速估計每個(gè)樣品的兩個(gè)關(guān)鍵電子屬性:帶隙(衡量電子激活能的指標)和穩定性(衡量壽命的指標)。這項新技術(shù)對電子材料的準確表征比傳統方法提升了85倍。

  提高太陽(yáng)能電池、晶體管、LED和電池的性能,需要更好的電子材料?茖W(xué)家正在使用人工智能(AI)工具從數億種化學(xué)配方中識別有前途的材料。與此同時(shí),工程師正在建造可以根據AI搜索算法標記的化學(xué)成分,并一次打印數百個(gè)材料樣本的機器。但是,材料表征的最后一步一直是先進(jìn)材料篩選過(guò)程中的主要瓶頸。

  一種新的電子材料被合成后,其性能的表征通常由領(lǐng)域專(zhuān)家們負責,他們每小時(shí)表征約20個(gè)材料樣本,這種手動(dòng)過(guò)程很精確,但也很耗時(shí)。

  于是,團隊開(kāi)發(fā)了兩種新的計算機視覺(jué)算法來(lái)自動(dòng)解釋電子材料圖像:一種用于估計帶隙,另一種用于確定穩定性。第一種算法旨在處理來(lái)自高細節、高光譜圖像的視覺(jué)數據。第二種算法分析標準RGB圖像,并根據材質(zhì)顏色隨時(shí)間的變化來(lái)評估材質(zhì)的穩定性。

  該團隊應用這兩種新算法對大約70個(gè)印刷半導體樣品的帶隙和穩定性進(jìn)行了表征。這些樣品含有不同成分比例的鈣鈦礦。運用一種算法, 整個(gè)帶隙提取過(guò)程約需6分鐘。另一種算法還產(chǎn)生了一個(gè)可以衡量每個(gè)樣本耐久性的指數。

  新算法帶隙和穩定性的測量準確率分別為98.5%和96.9%,與專(zhuān)家的手動(dòng)測量相比速度快85倍。

  研究人員計劃將這項技術(shù)整合到全自動(dòng)材料篩選系統中,其應用將涵蓋半導體材料的多個(gè)領(lǐng)域。

  總編輯圈點(diǎn)

  提速的意義是什么?簡(jiǎn)言之,是加速電子材料發(fā)現與優(yōu)化進(jìn)程上的一次飛躍。這項技術(shù)不僅簡(jiǎn)化了繁瑣的材料表征流程,更是在根本上縮短了新材料從實(shí)驗室到實(shí)際應用的時(shí)間,加速了材料科學(xué)的進(jìn)展。從長(cháng)遠角度看,這次提速,也促使太陽(yáng)能電池、晶體管、LED及電池等技術(shù)加速提升其性能。

 

 

 

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