利用 AI 的技術預測晶體方向提高電子裝置的製造效率
2023 年 7 月 6 日 編者註：本文已根據 Science X 的編輯流程和政策進行了審查。編輯們在確保內容的可信度的同時強調了以下幾個特點：經事實核查、可信的來源、校對過的、基於人工智慧的技術來預測晶體方向提高製造電子裝置的效率的例子，這項研究由日本名古屋大學的研究人員進行，成功地利用光學照片教導人工智慧預測多晶材料的晶體方向。研究結果已發表在《APL Machine Learning》上。
晶體在許多機器中扮演重要角色
晶體是許多機器的重要組成部分。工業中使用的常見材料包含多晶組成的元件，包括金屬合金、陶瓷和半導體。由於多晶材料由許多晶體組成，它們具有複雜的微結構，其性質取決於晶體顆粒的方向。這對於太陽能電池板、智慧手機和計算機中使用的矽晶體尤其重要。
預測材料晶體方向有助於工業應用和製造
研究團隊的領導者、名古屋大學工學研究所的 Usami 教授表示：“要獲得一種在工業中能夠有效使用的多晶材料，需要對晶體方向分布進行控制和測量。”然而當前的技術需要使用昂貴的裝置和耗時的方法測量大面積樣品，這成為了阻礙。
名古屋大學的團隊與 RIKEN 合作，利用機器學習模型對透過不同方向照射多晶矽材料表面的光學照片進行評估。他們發現，人工智慧成功地預測了晶體方向分布。研究人員透過從不同方向照射多晶矽材料表面的方式拍攝了許多照片，並用這些照片來訓練機器學習模型。
Usami 教授表示：“這項測量所需的時間約為 1.5 小時，包括光學照片的拍攝、機器學習模型的訓練和晶體方向的預測，比傳統技術快了許多，傳統方法需要大約 14 小時。這也使得可以測量使用傳統方法無法實現的大面積材料。”
應用於產業製造的技術革新
Usami 教授對團隊的技術在工業應用方面寄予厚望。他說：“這是一項將革新材料開發的技術。這項研究針對所有開發多晶材料的研究人員和工程師，可以製造出一個基於機器學習的影象資料收集和晶體方向預測模型的多晶材料方向分析系統。我們期望許多涉足多晶材料的公司將安裝這樣的裝置。”
結論和展望
這項利用人工智慧的技術來預測晶體方向的研究成果為多晶材料的製造和應用帶來了巨大的潛力。傳統的測量方法通常需要昂貴的裝置和大量的時間，而這一新技術使得測量速度大大加快，並且可以用於大面積材料。這不僅適用於製造太陽能電池板、智慧手機和計算機等電子裝置，還將對材料科學和工業製造領域帶來重大的影響。
未來，這項技術可能會進一步改進和應用於更廣泛的領域。隨著人工智慧的發展和機器學習算法的不斷最佳化，我們可以預見，這項技術將在材料研究、開發和製造領域發揮更重要的作用。我們也鼓勵更多的學術研究機構和工業公司投入到這方面的研究和應用中來，共同推動科學技術的進步。
