نوبل انعام کے پیچھے سی وی ڈی ٹکنالوجی کی جدت طرازی

حال ہی میں ، طبیعیات میں 2024 کے نوبل انعام کے اعلان نے مصنوعی ذہانت کے شعبے پر بے مثال توجہ دلائی ہے۔ امریکی سائنس دان جان جے ہاپ فیلڈ اور کینیڈا کے سائنس دان جیفری ای ہنٹن کی تحقیق آج کی پیچیدہ طبیعیات میں نئی ​​بصیرت فراہم کرنے کے لئے مشین لرننگ ٹولز کا استعمال کرتی ہے۔ یہ کامیابی نہ صرف مصنوعی ذہانت کی ٹکنالوجی میں ایک اہم سنگ میل کی نشاندہی کرتی ہے ، بلکہ طبیعیات اور مصنوعی ذہانت کے گہرے انضمام کو بھی بیان کرتی ہے۔

ⅰ. طبیعیات میں کیمیائی بخارات جمع (سی وی ڈی) ٹکنالوجی کی اہمیت اور چیلنجز

طبیعیات میں کیمیائی بخارات جمع (سی وی ڈی) ٹکنالوجی کی اہمیت کثیر الجہتی ہے۔ یہ نہ صرف ایک اہم مادی تیاری کی ٹکنالوجی ہے ، بلکہ طبیعیات کی تحقیق اور اطلاق کی ترقی کو فروغ دینے میں بھی کلیدی کردار ادا کرتی ہے۔ سی وی ڈی ٹکنالوجی جوہری اور سالماتی سطح پر مواد کی نشوونما کو عین مطابق کنٹرول کرسکتی ہے۔ جیسا کہ شکل 1 میں دکھایا گیا ہے ، یہ ٹکنالوجی ٹھوس ذخائر 1 کو پیدا کرنے کے ل the ٹھوس سطح پر گیس یا بخارات کے مادوں پر کیمیائی رد عمل ظاہر کرکے مختلف قسم کی اعلی کارکردگی والی پتلی فلمیں اور نانو ساختہ مواد تیار کرتی ہے۔ یہ فزکس میں مواد کی مائکرو اسٹرکچر اور میکروسکوپک خصوصیات کے مابین تعلقات کو سمجھنے اور ان کی کھوج کے لئے بہت ضروری ہے ، کیونکہ اس سے سائنس دانوں کو مخصوص ڈھانچے اور ترکیبوں کے ساتھ مواد کا مطالعہ کرنے کی اجازت ملتی ہے ، اور پھر ان کی جسمانی خصوصیات کو گہرائی سے سمجھنا پڑتا ہے۔

دوم ، سی وی ڈی ٹکنالوجی سیمیکمڈکٹر آلات میں مختلف فنکشنل پتلی فلموں کی تیاری کے لئے ایک کلیدی ٹکنالوجی ہے۔ مثال کے طور پر ، سی وی ڈی کو سلیکن سنگل کرسٹل ایپیٹیکسیل پرتوں کو اگانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے ، III-V سیمیکمڈکٹرز جیسے گیلیم آرسنائڈ اور II-VI سیمیکمڈکٹر سنگل کرسٹل ایپیٹیکسی ، اور مختلف ڈوپڈ سیمیکمڈکٹر سنگل کرسٹل اپیٹیکسیل فلمیں ، پولی سسٹل لائن سلیکون فلمیں ، وغیرہ جمع کروانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ آلات اس کے علاوہ ، سی وی ڈی ٹکنالوجی آپٹیکل میٹریلز ، سپر کنڈکٹنگ میٹریلز ، اور مقناطیسی مواد جیسے طبیعیات کے تحقیقی شعبوں میں بھی ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ سی وی ڈی ٹکنالوجی کے ذریعہ ، مخصوص آپٹیکل پراپرٹیز والی پتلی فلموں کو اوپٹ الیکٹرانک آلات اور آپٹیکل سینسر میں استعمال کے ل. ترکیب کیا جاسکتا ہے۔

چترا 1 سی وی ڈی رد عمل کی منتقلی کے اقدامات

ایک ہی وقت میں ، سی وی ڈی ٹکنالوجی کو عملی ایپلی کیشنز میں کچھ چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، جیسے:

✔ اعلی درجہ حرارت اور اعلی دباؤ کے حالات: عام طور پر سی وی ڈی کو اعلی درجہ حرارت یا زیادہ دباؤ پر انجام دینے کی ضرورت ہوتی ہے ، جو استعمال شدہ مادوں کی اقسام کو محدود کرتا ہے اور توانائی کی کھپت اور لاگت میں اضافہ کرتا ہے۔

✔ پیرامیٹر حساسیت: سی وی ڈی عمل رد عمل کے حالات کے لئے انتہائی حساس ہے ، اور یہاں تک کہ چھوٹی چھوٹی تبدیلیاں بھی حتمی مصنوع کے معیار کو متاثر کرسکتی ہیں۔

✔ سی وی ڈی سسٹم پیچیدہ ہے: سی وی ڈی عمل حد کے حالات کے لئے حساس ہے ، اس میں بڑی غیر یقینی صورتحال ہے ، اور اس پر قابو پانا اور دہرانا مشکل ہے ، جس کی وجہ سے مادی تحقیق اور ترقی میں مشکلات پیدا ہوسکتی ہیں۔

ⅱ. کیمیائی بخارات جمع (سی وی ڈی) ٹکنالوجی اور مشین لرننگ

ان مشکلات کا سامنا کرنا پڑا ، مشین لرننگ ، ایک طاقتور ڈیٹا تجزیہ ٹول کے طور پر ، نے سی وی ڈی فیلڈ میں کچھ مسائل حل کرنے کی صلاحیت کو ظاہر کیا ہے۔ مندرجہ ذیل سی وی ڈی ٹکنالوجی میں مشین لرننگ کے اطلاق کی مثالیں ہیں:

(1) سی وی ڈی کی نمو کی پیش گوئی کرنا

مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ، ہم تجرباتی اعداد و شمار کی ایک بڑی مقدار سے سیکھ سکتے ہیں اور مختلف حالتوں میں سی وی ڈی کی نمو کے نتائج کی پیش گوئی کرسکتے ہیں ، اس طرح تجرباتی پیرامیٹرز کی ایڈجسٹمنٹ کی رہنمائی کرتے ہیں۔ جیسا کہ شکل 2 میں دکھایا گیا ہے ، سنگاپور میں نانیانگ ٹیکنولوجیکل یونیورسٹی کی تحقیقی ٹیم نے مشین لرننگ میں درجہ بندی الگورتھم کا استعمال دو جہتی مواد کی سی وی ڈی ترکیب کی رہنمائی کے لئے کیا۔ ابتدائی تجرباتی اعداد و شمار کا تجزیہ کرکے ، انہوں نے کامیابی کے ساتھ مولیبڈینم ڈسلفائڈ (MOS2) کی نمو کی پیش گوئی کی ، تجرباتی کامیابی کی شرح کو نمایاں طور پر بہتر بنایا اور تجربات کی تعداد کو کم کیا۔

چترا 2 مشین لرننگ مادی ترکیب کی رہنمائی کرتی ہے

(a) مادی تحقیق اور ترقی کا ایک ناگزیر حصہ: مادی ترکیب۔

(b) درجہ بندی کا ماڈل دو جہتی مواد (اوپر) کی ترکیب بنانے میں کیمیائی بخارات جمع کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ریگریشن ماڈل سلفر-نائٹروجن ڈوپڈ فلوروسینٹ کوانٹم ڈاٹس (نیچے) کے ہائیڈروتھرمل ترکیب کی رہنمائی کرتا ہے۔

ایک اور مطالعہ (شکل 3) میں ، مشین لرننگ کا استعمال سی وی ڈی سسٹم میں گرافین کے نمو کے نمونے کا تجزیہ کرنے کے لئے کیا گیا تھا۔ گرافین کے سائز ، کوریج ، ڈومین کثافت ، اور پہلو تناسب کو خود بخود پیمائش اور تجزیہ کیا گیا جس میں ایک خطے کی تجویز کنوولیشنل نیورل نیٹ ورک (R-CNN) تیار کیا گیا تھا ، اور پھر سی وی ڈی پروسیس متغیرات اور معاون ویکٹر مشینوں (ایس وی ایم) کے مابین سپورٹ نیورل نیٹ ورکس (اے این این) اور معاون ویکٹر مشینوں (ایس وی ایم) کا استعمال کرتے ہوئے سروگیٹ ماڈل تیار کیے گئے تھے۔ یہ نقطہ نظر گرافین ترکیب کی تقلید کرسکتا ہے اور بڑے اناج کے سائز اور کم ڈومین کثافت کے ساتھ مطلوبہ مورفولوجی کے ساتھ گرافین کی ترکیب سازی کے لئے تجرباتی حالات کا تعین کرسکتا ہے ، جس سے بہت زیادہ وقت اور لاگت کی بچت ہوتی ہے۔

چترا 3 مشین لرننگ سی وی ڈی سسٹم میں گرافین نمو کے نمونوں کی پیش گوئی کرتی ہے

(2) خودکار سی وی ڈی عمل

مشین لرننگ کا استعمال خود کار نظام تیار کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے تاکہ زیادہ عین مطابق کنٹرول اور اعلی پیداوار کی کارکردگی کو حاصل کرنے کے لئے حقیقی وقت میں سی وی ڈی عمل میں پیرامیٹرز کی نگرانی اور ایڈجسٹ کیا جاسکے۔ جیسا کہ شکل 4 میں دکھایا گیا ہے ، زیدیان یونیورسٹی کی ایک تحقیقی ٹیم نے سی وی ڈی ڈبل پرت دو جہتی مواد کے گردش زاویہ کی نشاندہی کرنے میں دشواری پر قابو پانے کے لئے گہری سیکھنے کا استعمال کیا۔ انہوں نے سی وی ڈی کے ذریعہ تیار کردہ ایم او ایس 2 کے رنگ کی جگہ کو جمع کیا اور ایم او ایس 2 کی موٹائی کی درست اور جلدی سے شناخت کرنے کے لئے ایک سیمنٹک سیگمنٹیشن کنفیوژنل نیورل نیٹ ورک (سی این این) کا اطلاق کیا ، اور پھر سی وی ڈی گرنے والے ڈبل پرت ٹی ایم ڈی مواد کی گردش زاویہ کی درست پیش گوئی حاصل کرنے کے لئے ایک دوسرے سی این این ماڈل کو تربیت دی۔ یہ طریقہ نہ صرف نمونہ کی شناخت کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے ، بلکہ مواد سائنس کے شعبے میں گہری سیکھنے کے اطلاق کے لئے ایک نیا نمونہ بھی فراہم کرتا ہے۔⁴.

چترا 4 سیکھنے کے گہرے طریقے ڈبل پرت کے دو جہتی مواد کے کونے کونے کی نشاندہی کرتے ہیں

حوالہ جات:

(1) گو ، Q.-M ؛ کن ، زیڈ-ایچ۔ جوہری مینوفیکچرنگ میں بخارات جمع کرنے والی ٹکنالوجی کی ترقی اور اطلاق۔ ایکٹا فزیکا سنیکا 2021 ، 70 (2) ، 028101-028101-028101-028115۔ دو: 10.7498/aps.70.20201436۔

(2) یی ، کے .؛ لیو ، ڈی ؛ چن ، ایکس ؛ یانگ ، جے ؛ وی ، ڈی ؛ لیو ، وائی۔ وی ، ڈی۔ پلازما میں اضافہ شدہ کیمیائی بخارات کی درخواستوں کے لئے دو جہتی مواد کا جمع۔ کیمیائی تحقیق 2021 ، 54 (4) ، 1011-1022 کے اکاؤنٹس۔ doi: 10.1021/acs.accounts.0c00757.

(3) ہوانگ ، جی ؛ کم ، ٹی .؛ شن ، جے ؛ شن ، این .؛ ہوانگ ، ایس مشین سیکھنے کے لئے سی وی ڈی گرافین تجزیہ: پیمائش سے لے کر SEM امیجز کی نقالی تک۔ جرنل آف انڈسٹریل اینڈ انجینئرنگ کیمسٹری 2021 ، 101 ، 430-444۔ doi: https://doi.org/10.1016/j.jiec.2021.05.031.

(4) ہو ، بی .؛ وو ، جے ؛ کیو ، D. Y. انفرادی کوہن-شمم ریاستوں کی غیر نگرانی سیکھنا: جسمانی اثرات کی بہاو پیش گوئوں کے لئے ترجمانی کی نمائندگی اور نتائج۔ 2024 ؛ پی آرکسیو: 2404.14601۔