0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

人工智能发现新的纳米结构

AI智胜未来 来源:悦智网 2023-02-28 11:32 次阅读

美国能源部 (DOE) 布鲁克海文国家实验室的科学家已成功证明自主方法可以发现新材料。人工智能 (AI) 驱动的技术导致发现了三种新的纳米结构,包括首创的纳米级「梯子」。

该研究以「Autonomous discovery of emergent morphologies in directed self-assembly of block copolymer blends」为题发表在《Science Advances》杂志上。

997b7b64-b23c-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

论文链接:

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.add3687

新发现的结构是通过称为自组装的过程形成的,在该过程中,材料的分子将自身组织成独特的模式。布鲁克海文功能纳米材料中心 (CFN) 的科学家是指导自组装过程、创建材料模板以形成微电子、催化等应用的理想排列的专家。他们发现的纳米阶梯和其他新结构进一步拓宽了自组装的应用范围。

「自组装可以用作纳米图案技术,这是微电子和计算机硬件进步的驱动力,」CFN科学家和合著者Gregory Doerk说。「这些技术一直在推动使用更小的纳米图案获得更高的分辨率。你可以从自组装材料中获得非常小且严格控制的特征,但它们不一定遵守我们为电路制定的那种规则。通过使用模板指导自组装,我们可以形成更有用的模式。」

美国能源部科学用户设施办公室CFN的工作人员科学家旨在建立一个自组装纳米图案类型库,以扩大其应用范围。在之前的研究中,他们证明了通过将两种自组装材料混合在一起可以实现新型图案。

CFN小组负责人兼合著者Kevin Yager表示:「我们现在可以创建一个以前从未有人梦想过的阶梯结构,这一事实令人惊叹。传统的自组装只能形成相对简单的结构,如圆柱体、薄片和球体。但通过将两种材料混合在一起并使用正确的化学光栅,我们发现全新的结构是可能的。」

将自组装材料混合在一起使CFN科学家能够发现独特的结构,但同时也带来了新的挑战。由于在自组装过程中需要控制更多参数,找到正确的参数组合来创建新的有用结构是一场与时间的较量。为了加速他们的研究,CFN科学家利用了一种新的AI功能:自主实验。

与美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室的能源研究应用高等数学中心 (CAMERA)、CFN的布鲁克海文科学家和国家同步加速器光源 II (NSLS-II) 合作,布鲁克海文实验室的另一个科学用户设施美国能源部办公室, 一直在开发一个人工智能框架,可以自主定义和执行实验的所有步骤。CAMERA的gpCAM算法驱动框架的自主决策。最新研究是该团队首次成功展示该算法发现新材料的能力。

99987a3e-b23c-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

X射线散射数据(左)与AI算法识别的样品中关键区域的相应扫描电子显微镜图像(右)一起显示。这些图像揭示了三种新颖的纳米图案:交替线(顶部)、倾斜(中心)和阶梯(底部)。比例尺为500纳米。

「gpCAM是一种用于自主实验的灵活算法和软件,」伯克利实验室科学家兼合著者Marcus Noack说。「在这项研究中,它被特别巧妙地用于自主探索模型的不同特征。」

「在伯克利实验室同事的帮助下,我们已经准备好使用该软件和方法,现在我们已经成功地使用它来发现新材料,」Yager说。「我们现在已经对自主科学有了足够的了解,我们可以很容易地将材料问题转化为自主问题。」

为了使用他们的新算法加速材料发现,该团队首先开发了一个具有一系列特性的复杂样本以供分析。研究人员使用CFN纳米加工设备制造了样品,并在CFN材料合成设备中进行了自组装。

「做材料科学的一种老派方法是合成一个样本,对其进行测量,从中学习,然后返回并制作不同的样本并不断迭代该过程,」Yager说。「相反,我们制作了一个样本,该样本具有我们感兴趣的每个参数的梯度。因此,单个样本是许多不同材料结构的大量集合。」

然后,该团队将样品带到NSLS-II,后者会产生超亮 X 射线,用于研究材料的结构。CFN与NSLS-II合作运营三个实验站,其中一个用于本研究,即软物质接口 (SMI) 光束线。

NSLS-II的科学家兼合著者Masa Fukuto说:「SMI光束线的优势之一是它能够将X射线束聚焦到样品上,精度可达微米级。」 「通过分析这些微束X射线如何被材料散射,我们了解材料在照明点的局部结构。然后在许多不同点的测量可以揭示局部结构在梯度样本中的变化。在这项工作中,我们让人工智能算法动态选择接下来要测量的点,以最大化每次测量的价值。」

由于样品是在SMI光束线上测量的,因此该算法无需人工干预即可创建材料的众多不同结构集的模型。该模型会随着每次后续的 X 射线测量进行自我更新,从而使每次测量都更加深入和准确。

99bfa5c8-b23c-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

国家同步加速器光源 II 的软物质接口 (SMI) 光束线

在几个小时内,该算法就确定了复杂样本中的三个关键区域,供CFN研究人员更仔细地研究。他们使用CFN电子显微镜设备对这些关键区域进行了精细的成像,揭示了纳米级梯子的轨道和横档,以及其他新特征。

从开始到结束,实验进行了大约六个小时。研究人员估计,如果使用传统方法,他们可能需要大约一个月的时间才能做出这一发现。

「自主方法可以极大地加速发现,」Yager说。「它本质上是 [收紧] 通常的科学发现循环,以便我们更快地在假设和测量之间循环。然而,除了速度之外,自主方法扩大了我们可以研究的范围,这意味着我们可以解决更具挑战性的科学问题。」

「展望未来,我们想研究多个参数之间复杂的相互作用。我们使用CFN计算机集群进行了模拟,验证了我们的实验结果,但他们也提出了其他参数,如薄膜厚度,也可以发挥重要作用,」 Doerk说。

该团队正在积极地将他们的自主研究方法应用于自组装以及其他类别材料中更具挑战性的材料发现问题。自主发现方法具有适应性,几乎可以应用于任何研究问题。

「我们现在正在将这些方法部署到来到CFN和NSLS-II进行实验的广大用户社区,」Yager说。「任何人都可以与我们合作,加速他们材料研究的探索。我们预计,这将在未来几年带来一系列新发现,包括清洁能源和微电子等国家优先领域。」

审核编辑 :李倩

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 算法
    +关注

    关注

    23

    文章

    4608

    浏览量

    92855
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1791

    文章

    47232

    浏览量

    238349
  • 纳米结构
    +关注

    关注

    0

    文章

    16

    浏览量

    8218

原文标题:人工智能发现新的纳米结构

文章出处:【微信号:AI智胜未来,微信公众号:AI智胜未来】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    嵌入式和人工智能究竟是什么关系?

    嵌入式和人工智能究竟是什么关系? 嵌入式系统是一种特殊的系统,它通常被嵌入到其他设备或机器中,以实现特定功能。嵌入式系统具有非常强的适应性和灵活性,能够根据用户需求进行定制化设计。它广泛应用于各种
    发表于 11-14 16:39

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第6章人AI与能源科学读后感

    幸得一好书,特此来分享。感谢平台,感谢作者。受益匪浅。 在阅读《AI for Science:人工智能驱动科学创新》的第6章后,我深刻感受到人工智能在能源科学领域中的巨大潜力和广泛应用。这一章详细
    发表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驱动科学创新》第4章-AI与生命科学读后感

    研究的进程。从蛋白质结构预测到基因测序与编辑,再到药物研发,人工智能技术在生命科学的各个层面都发挥着重要作用。特别是像AlphaFold这样的工具,成功解决了困扰生物学界半个多世纪的蛋白质折叠问题,将
    发表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第一章人工智能驱动的科学创新学习心得

    人工智能:科学研究的加速器 第一章清晰地阐述了人工智能作为科学研究工具的强大功能。通过机器学习、深度学习等先进技术,AI能够处理和分析海量数据,发现传统方法难以捕捉的模式和规律。这不仅极大地提高了数据处理
    发表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能图像处理应用前景分析

    RISC-V在人工智能图像处理领域的应用前景十分广阔,这主要得益于其开源性、灵活性和低功耗等特点。以下是对RISC-V在人工智能图像处理应用前景的详细分析: 一、RISC-V的基本特点 RISC-V
    发表于 09-28 11:00

    人工智能ai 数电 模电 模拟集成电路原理 电路分析

    人工智能ai 数电 模电 模拟集成电路原理 电路分析 想问下哪些比较容易学 不过好像都是要学的
    发表于 09-26 15:24

    人工智能ai4s试读申请

    目前人工智能在绘画对话等大模型领域应用广阔,ai4s也是方兴未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是个需要研究的课题,本书对ai4s基本原理和原则,方法进行描诉,有利于总结经验,拟按照要求准备相关体会材料。看能否有助于入门和提高ss
    发表于 09-09 15:36

    名单公布!【书籍评测活动NO.44】AI for Science:人工智能驱动科学创新

    ! 《AI for Science:人工智能驱动科学创新》 这本书便将为读者徐徐展开AI for Science的美丽图景,与大家一起去了解: 人工智能究竟帮科学家做了什么? 人工智能将如何改变我们所生
    发表于 09-09 13:54

    报名开启!深圳(国际)通用人工智能大会将启幕,国内外大咖齐聚话AI

    8月28日至30日,2024深圳(国际)通用人工智能大会暨深圳(国际)通用人工智能产业博览会将在深圳国际会展中心(宝安)举办。大会以“魅力AI·无限未来”为主题,致力于打造全球通用人工智能领域集产品
    发表于 08-22 15:00

    FPGA在人工智能中的应用有哪些?

    FPGA(现场可编程门阵列)在人工智能领域的应用非常广泛,主要体现在以下几个方面: 一、深度学习加速 训练和推理过程加速:FPGA可以用来加速深度学习的训练和推理过程。由于其高并行性和低延迟特性
    发表于 07-29 17:05

    人工智能神经元的基本结构

    人工智能神经元的基本结构是一个复杂而深入的话题,涉及到计算机科学、数学、神经科学等多个领域的知识。 引言 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支
    的头像 发表于 07-11 11:19 1338次阅读

    人工智能神经网络的结构是什么

    人工智能神经网络是一种模拟人脑神经网络的计算模型,其结构和功能非常复杂。 引言 人工智能神经网络是一种模拟人脑神经网络的计算模型,其结构和功能非常复杂。神经网络的研究始于20世纪40年
    的头像 发表于 07-04 09:37 568次阅读

    5G智能物联网课程之Aidlux下人工智能开发(SC171开发套件V2)

    5G智能物联网课程之Aidlux下人工智能开发(SC171开发套件V2) 课程类别 课程名称 视频课程时长 视频课程链接 课件链接 人工智能 参赛基础知识指引 14分50秒 https
    发表于 05-10 16:46

    5G智能物联网课程之Aidlux下人工智能开发(SC171开发套件V1)

    课程类别 课程名称 视频课程时长 视频课程链接 课件链接 人工智能 参赛基础知识指引 14分50秒 https://t.elecfans.com/v/25508.html *附件:参赛基础知识指引
    发表于 04-01 10:40

    嵌入式人工智能的就业方向有哪些?

    嵌入式人工智能的就业方向有哪些? 在新一轮科技革命与产业变革的时代背景下,嵌入式人工智能成为国家新型基础建设与传统产业升级的核心驱动力。同时在此背景驱动下,众多名企也纷纷在嵌入式人工智能领域布局
    发表于 02-26 10:17