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物理学家教机械学习物理知识,用来展望电子装备故障

约稿员 科技 2021-08-21 33 0

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编译/文龙

物理学家喜欢用种种软件模拟重现天下的运作方式,随着机械学习取得了一个又一个突破性功效,物理学家们最先思索若何更好地使用机械学习来增强物理学的研究,提出了「教机械学习物理知识以解决物理问题」的看法。

最近,美国科罗拉多大学博尔德分校的物理学家通过将第一性原理方式与机械学习手艺连系到物理感知的电子传输信息学(ETI)框架中,可以展望制造的半导体异质结构中的电子特征。未来,这种手艺将可以在具有数十亿个原子的微型芯片发生故障之前作出展望。

这项研究于 6 月 17 日以「First-principles prediction of electronic transport in fabricated semiconductor heterostructures via physics-aware machine learning」为题揭晓在期刊《npj Computational Materials》上。

高速光纤通讯、人造卫星通讯,使用半导体异质结构的多种电信系统形式给我们的一样平常生涯带来了伟大转变。一些理论研究讨论了非理想性对异质结构电子特征的影响。然而,这些研究本质上是参数化的。必须周全领会生长相关参数与电子特征之间的庞大关系,以实现具有可靠电子性能的目的半导体异质结构设计。

第一性原理手艺能够以最少的实验输入展望质料特征,然则,通常会带来大量的盘算成本。而得益于数据库提供的大量数据,基于 ML 的质料信息学方式越来越多地用于加速具有目的特征的新质料和结构的设计和发现。

因此,研究职员提出了一个基于第一性原理的电子传输信息学 (ETI) 框架,该框架在小模子的重新展望原子结构和电子能带特征上举行训练,并展望电子传输系数即制造的半导体异质结构的热电势。

展望异质结构电子特征的框架轮廓。(泉源:论文)

与制造相关的结构参数与异质结构的电子特征之间的关系很庞大,通常无法用第一性原理方式举行充实探索。实验注释,可以乐成行使基于物理知识的机械学习手艺来展现的物理明晰的要害。

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原子尺度上的乐高积木大师

在这项研究中,研究职员绘制了由原子组成的「小积木」的物理特征,然后使用机械学习手艺来估量由这些相同积木确立的更大结构的行为。这有点像看着一块乐高积木试图展望一个更大的城堡的强度。

「我们正试图领会具有数十亿个原子的装备的物理特征,」论文通讯作者、物理学家和航天工程师 Sanghamitra Neogi 说。「从本质上说,我们试图明晰这个有几十亿个原子的天下,与它相关的物理学是完全未知的。」

研究职员以 16 个原子单元为研究基础,可以模拟包罗约莫 100 个原子的系统。「此外,纵然一个系统中的原子数呈指数增进,模子举行展望所需的盘算时间也只成线性增进,这意味着拥有数十亿个原子的天下相对来说是可以到达的。」

机械学习内嵌物理知识

该团队训练了神经网络和随机森林两种差其余模子,并在理想超晶格、非理想一支结构、制造的异质结构三种差异类型的结构上举行了测试。

测试用例包罗多达 544 个原子,在差异条件下,随机森林的展望效果与模拟效果的差异 3.7%-19%,神经网络的差异为 2.3%-9.6%。

「我以为这是异常伶俐的,」阿贡国家实验室的盘算科学家 Logan Ward 示意,「这项研究为了让机械学习模子施展作用,作者们在差异阶段夹杂了他们对物理学的明晰,做了一项异常巧妙的事情。我以前从没见过这样的器械。」

虽然该团队离确定手机尺寸巨细的装备中的所有潜在弱点尚有很长的路要走,然则,到现在为止,他们提出的这一模式已被证实是有用的。

参考内容:

https://www.colorado.edu/today/2021/06/21/ai-may-soon-predict-how-electronics-fail

https://spectrum.ieee.org/replacing-simulations-of-atomic-clusters-with-ai

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