एआई और भौतिकी का संलयन: नोबेल पुरस्कार के पीछे सीवीडी तकनीकी नवाचार

भौतिकी में 2024 के नोबेल पुरस्कार की हालिया घोषणा ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अभूतपूर्व ध्यान आकर्षित किया है। अमेरिकी वैज्ञानिक जॉन जे. होपफील्ड और कनाडाई वैज्ञानिक जेफ्री ई. हिंटन द्वारा किए गए शोध में आज भौतिकी की जटिल दुनिया में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग किया गया है। यह उपलब्धि न केवल एआई प्रौद्योगिकी में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, बल्कि भौतिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच गहरे एकीकरण की भी शुरुआत करती है।

भौतिकी में रासायनिक वाष्प जमाव (सीवीडी) का क्या महत्व है और इसे किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है?

रासायनिक वाष्प जमाव (सीवीडी) तकनीकभौतिक विज्ञान में बहुआयामी महत्व रखता है, भौतिक विज्ञान में अनुसंधान और अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाने में आवश्यक भूमिका निभाते हुए एक महत्वपूर्ण सामग्री तैयार करने की तकनीक के रूप में कार्य करता है। सीवीडी परमाणु और आणविक स्तरों पर भौतिक विकास पर सटीक नियंत्रण सक्षम बनाता है। जैसा कि चित्र 1 में दिखाया गया है, इस तकनीक में ठोस जमाव बनाने के लिए ठोस सतहों पर रासायनिक प्रतिक्रियाओं से गुजरने वाले गैसीय या वाष्प-चरण पदार्थ शामिल होते हैं, जिससे विभिन्न प्रकार की उच्च-प्रदर्शन वाली फिल्में और नैनोसंरचित सामग्री का उत्पादन होता है। सामग्री की सूक्ष्म संरचनाओं और उनके स्थूल गुणों के बीच संबंधों को समझने और तलाशने के लिए यह क्षमता भौतिकी में महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह वैज्ञानिकों को विशिष्ट संरचनाओं और रचनाओं के साथ सामग्रियों का अध्ययन करने की अनुमति देती है, जिससे उनके भौतिक गुणों में गहराई से जानकारी प्राप्त होती है।

आगे,सीवीडी तकनीकसेमीकंडक्टर उपकरणों में विभिन्न कार्यात्मक फिल्मों के निर्माण के लिए एक महत्वपूर्ण विधि है। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग बढ़ने के लिए किया जा सकता हैसिलिकॉन एकल-क्रिस्टल एपिटैक्सियल परतें, III-V अर्धचालक जैसे गैलियम आर्सेनाइड, और II-VI अर्धचालक एकल-क्रिस्टल एपी-परतें, साथ ही विभिन्न डोप्ड अर्धचालक एकल-क्रिस्टल एपिटैक्सियल फिल्में और पॉलीसिलिकॉन फिल्में जमा करते हैं। ये सामग्रियां और संरचनाएं आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक और ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की नींव बनाती हैं। इसके अतिरिक्त, सीवीडी तकनीक ऑप्टिकल सामग्री, सुपरकंडक्टिंग सामग्री और चुंबकीय सामग्री जैसे अनुसंधान क्षेत्रों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। सीवीडी का उपयोग करके, ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक उपकरणों और ऑप्टिकल सेंसर में अनुप्रयोगों के लिए विशिष्ट ऑप्टिकल गुणों वाली पतली फिल्मों को संश्लेषित किया जा सकता है।

इसके फायदों के बावजूद, सीवीडी तकनीक को व्यावहारिक अनुप्रयोगों में कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जैसे:

उच्च तापमान और उच्च दबाव की स्थिति: सीवीडी के लिए अक्सर उच्च तापमान या दबाव की आवश्यकता होती है, जिससे उपयोग की जाने वाली सामग्रियों के प्रकार सीमित हो जाते हैं और ऊर्जा की खपत और लागत बढ़ जाती है।

मापदंडों के प्रति संवेदनशीलता: सीवीडी प्रक्रिया प्रतिक्रिया स्थितियों के प्रति बेहद संवेदनशील है, यहां तक ​​कि मामूली बदलाव भी संभावित रूप से अंतिम उत्पाद की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकते हैं।

सीवीडी प्रणालियों की जटिलता: यह प्रक्रिया सीमा स्थितियों के प्रति संवेदनशील है, महत्वपूर्ण अनिश्चितता दर्शाती है, और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य रूप से नियंत्रित करना मुश्किल हो सकता है, संभावित रूप से सामग्री विकास को जटिल बना सकता है।

कैसे हुआरासायनिक वाष्प जमाव (सीवीडी) प्रौद्योगिकीमशीन लर्निंग से लाभ?

इन चुनौतियों का सामना करते हुए, एक शक्तिशाली डेटा विश्लेषण उपकरण के रूप में मशीन लर्निंग ने सीवीडी क्षेत्र के भीतर इनमें से कुछ मुद्दों को संबोधित करने की क्षमता दिखाई है। सीवीडी प्रौद्योगिकी में मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के मामले यहां दिए गए हैं:

(1) सीवीडी वृद्धि की भविष्यवाणी: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विभिन्न परिस्थितियों में सीवीडी वृद्धि परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए व्यापक प्रयोगात्मक डेटा से सीख सकते हैं, जिससे प्रयोगात्मक मापदंडों के समायोजन का मार्गदर्शन किया जा सकता है। जैसा कि चित्र 1 में दर्शाया गया है, सिंगापुर में नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी की एक शोध टीम ने दो-आयामी सामग्रियों के सीवीडी संश्लेषण को निर्देशित करने के लिए मशीन लर्निंग में वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग किया। प्रारंभिक प्रायोगिक डेटा का विश्लेषण करके, उन्होंने मोलिब्डेनम डाइसल्फ़ाइड (MoS2) के लिए विकास स्थितियों की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की, जिससे प्रयोगों की सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार हुआ और परीक्षणों की संख्या कम हो गई।

चित्र 1: मशीन लर्निंग-निर्देशित सामग्री संश्लेषण। (ए) भौतिक विकास का एक अनिवार्य हिस्सा: सामग्री संश्लेषण। (बी) वर्गीकरण मॉडल द्वि-आयामी सामग्रियों (शीर्ष) के रासायनिक वाष्प जमाव (सीवीडी) संश्लेषण की सुविधा प्रदान करते हैं; प्रतिगमन मॉडल सल्फर और नाइट्रोजन-डॉप्ड फ्लोरोसेंट क्वांटम डॉट्स (नीचे) के हाइड्रोथर्मल संश्लेषण का मार्गदर्शन करते हैं।

एक अन्य अध्ययन में, जैसा कि चित्र 2 में दर्शाया गया है, सीवीडी प्रणालियों के भीतर ग्राफीन विकास पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग को नियोजित किया गया था। क्षेत्र प्रस्ताव कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (आर-सीएनएन) विकसित करके, शोधकर्ता ग्राफीन के आकार, कवरेज, डोमेन घनत्व और पहलू अनुपात को स्वचालित रूप से मापने और विश्लेषण करने में सक्षम थे। इसके बाद, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) और सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) का उपयोग सरोगेट मॉडल विकसित करने के लिए किया गया ताकि बीच संबंध का पता लगाया जा सके।सीवीडी प्रक्रियाचर और मापी गई विशिष्टताएँ। यह विधि ग्राफीन संश्लेषण के अनुकरण को सक्षम बनाती है और बड़े अनाज के आकार और कम डोमेन घनत्व के साथ ग्राफीन के उत्पादन के लिए आवश्यक प्रायोगिक स्थितियों को निर्धारित करती है, जिससे महत्वपूर्ण समय और लागत की बचत होती है।

चित्र 2: सीवीडी सिस्टम में ग्राफीन ग्रोथ पैटर्न की मशीन लर्निंग भविष्यवाणी

(2) स्वचालित सीवीडी प्रक्रिया: मशीन लर्निंग का उपयोग स्वचालित सिस्टम विकसित करने के लिए किया जा सकता है जो सीवीडी प्रक्रिया के दौरान वास्तविक समय में मापदंडों की निगरानी और समायोजन करता है, जिससे अधिक सटीक नियंत्रण और उच्च उत्पादन दक्षता प्राप्त होती है। जैसा कि चित्र 3 में दिखाया गया है, ज़िडियन विश्वविद्यालय की एक शोध टीम ने सीवीडी द्वारा तैयार बाइलेयर द्वि-आयामी सामग्रियों के रोटेशन कोण को पहचानने की चुनौती को दूर करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग किया। सीवीडी-तैयार MoS2 के रंग स्थान को इकट्ठा करके और सिमेंटिक सेगमेंटेशन कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को लागू करके, वे MoS2 की मोटाई को सटीक और जल्दी से पहचानने में सक्षम थे। फिर उन्होंने सीवीडी द्वारा विकसित बाइलेयर टीएमडी सामग्रियों के रोटेशन कोण की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एक दूसरे सीएनएन मॉडल को प्रशिक्षित किया। इस पद्धति ने न केवल नमूना पहचान दक्षता में सुधार किया बल्कि सामग्री विज्ञान के क्षेत्र में गहन शिक्षण के अनुप्रयोग के लिए एक नया प्रतिमान भी प्रदान किया।

चित्र 3: बाइलेयर द्वि-आयामी सामग्रियों के घूर्णन कोण की पहचान के लिए गहन शिक्षण दृष्टिकोण

आउटलुक

नोबेल पुरस्कार की घोषणा एक बार फिर हमें याद दिलाती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भौतिकी के एकीकरण से अधिक नवाचार और सफलताएँ मिलेंगी। जैसे-जैसे मशीन लर्निंग तकनीक आगे बढ़ रही है, हमारे पास इस पर विश्वास करने का कारण हैरासायनिक वाष्प जमाव प्रौद्योगिकीभविष्य में विकास के नए अवसरों का सामना करेंगे। यह सब एक नए युग की शुरुआत का संकेत देता है, जहां प्रौद्योगिकी और विज्ञान के अभिसरण से अन्वेषण के व्यापक रास्ते खुलेंगे।

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