ÚC – Một nghiên cứu mới đã sử dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để phát triển các vật liệu bán dẫn dựa trên nền tảng gali nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống.

Dự án nghiên cứu do đại học Flinders dẫn đầu, hợp tác cùng đại học Khalifa (Khalifa university UAE), đã xây dựng một nền tảng học máy có khả năng khám phá các vật liệu thông minh. Hệ thống này giúp giảm tối đa thời gian thí nghiệm tại phòng lab hoặc mô phỏng máy tính phức tạp vốn dùng để kiểm thử và tìm kiếm vật liệu mới cho các thế hệ bán dẫn tương lai.

Chất bán dẫn hiện được ứng dụng rộng rãi trong các công nghệ cao, từ thiết bị điện tử đeo tay, hệ thống truyền thông, điện thoại thông minh đến các thiết bị y tế, đèn led và pin năng lượng mặt trời.

Giáo sư Vi-Khanh Truong, tác giả chính của bài báo được đăng trên tạp chí ACS Materials Letters, chia sẻ: “Vấn đề là có hàng triệu sự kết hợp vật liệu. Việc thử nghiệm từng tổ hợp một trong phòng thí nghiệm hoặc bằng các mô phỏng máy tính phức tạp là rất mất nhiều thời gian và nhiều chi phí”.

Giáo sư Truong nói tiếp: “Thay vì tìm kiếm vật liệu một cách ngẫu nhiên, hệ thống AI do nhóm nghiên cứu phát triển sẽ tự học các quy luật hóa học tiềm ẩn, những quy luật kiểm soát cách thức hoạt động của vật liệu gốc gali. Từ đó, nó dự đoán các công thức vật liệu mới với các đặc tính điện tử như yêu cầu.”

Gali là một trong 31 khoáng sản quản trọng được khai thác tại Úc và có phạm vi ứng dụng rộng. Dù thường xuyên xuất hiện trong các thiết bị điện tử, gali gần đây càng nhận được nhiều sự chú ý nhờ hiệu suất vượt trội trong công nghệ chip máy tính. Gallium arsenide (GaAs – một hợp chất được tạo thành từ Gali và Asen), hợp chất hóa học chính của gali trong lĩnh vực điện tử, được sử dụng trong các mạch vi sóng, mạch chuyển mạch tốc độ cao và mạch hồng ngoại.

Hệ thống AI này được huấn luyện dựa trên dữ liệu của hàng nghìn vật liệu bán dẫn đã biết từ các cơ sở dữ liệu vật liệu quốc tế. Sau đó, nó áp dụng thuật toán tối ưu hóa Bayesian (Bayesian optimization) (*) để liên tục tìm kiếm các vật liệu chứa gali mới, đồng thời loại trừ các liên kết hóa học không có khả năng ứng dụng.
(*) Bayesian optimization: là một phương pháp tối ưu hoá dùng để tìm ra “giá trị tốt nhất” của một hệ thống khi việc thử nghiệm rất tốn kém, chậm hoặc khó đánh giá trực tiếp. Thay vì thử hết mọi khả năng, phương pháp này dự đoán một cách thông minh về vị trí, tổ hợp, … nên thử tiếp theo để nhanh tìm được kết quả tối ưu với số lần thử ít nhất.

Giáo sư Truong, làm việc tại phòng thí nghiệm kỹ thuật Nano sinh học thuộc trường y tế công cộng và y khoa Flinders (Flinders college of medicine and public health biomedical nanoengineering laboratory), nói rằng: “Điều quan trọng là hệ thống không chỉ tạo ra các công thức ngẫu nhiên. Nó sẽ kiểm tra xem các vật liệu đề xuất có thực tế về mặt hóa học và ổn định về mặt vật lý hay không trước khi đưa ra khuyến nghị. Điều này giúp giảm các công đoạn thừa và đẩy nhanh tiến trình chuyển sang giai đoạn xác thực bằng thực nghiệm”.

Giáo sư Truong nói thêm: “Nghiên cứu đã tạo thành công nhiều vật liệu bán dẫn gốc gali hoàn toàn mới, chưa từng xuất hiện trong bất kỳ cơ sở dữ liệu hiện có nào.”

Giáo sư Truong cho biết một trong những đặc tính chính được nhắm tới trong nghiên cứu này là “dải cấm” (band gap) (*), yếu tố quyết định cách chất bán dẫn tương tác với dòng điện và ánh sáng.
(*) Band gap: năng lượng của electron (điện tử) trong vật liệu được chia thành hai vùng chính (hai tầng):
– Vùng hóa trị (valence band): “tầng dưới”, nơi các electron bị liên kết chặt chẽ với nguyên tử và không thể tự do di chuyển để tạo ra dòng điện.
– Vùng dẫn (conduction band): “tầng trên”, nơi các electron được tự do đi lại. Nếu electron nhảy lên được tầng này, vật liệu sẽ dẫn được điện.
Band gap (‘dải cấm’ hay ‘khoảng cách năng lượng’) chính là khoảng trống nằm giữa hai vùng này. Nó đại diện cho mức năng lượng tối thiểu mà một electron cần phải hấp thụ (từ nhiệt độ, ánh sáng, hoặc điện trường) để có thể “nhảy” từ vùng hóa trị lên vùng dẫn.

Giáo sư Truong kết luận: “Các công nghệ khác nhau sẽ yêu cầu các dải cấm khác nhau. Dải cấm nhỏ hơn sẽ hữu ích cho việc hấp thụ năng lượng mặt trời. Dải cấm trung bình đóng vai trò quan trọng đối với đèn led và các thiết bị quang học. Trong khi đó, dải cấm lớn hơn là yếu tố quyết định đối với các thiết bị điện tử công suất cao và các hệ thống kháng bức xạ.”

Để xem các tin bài khác về “Vật liệu bán dẫn”, hãy nhấn vào đây.

 

Nguồn: Electronics Online