Flinders Üniversitesi liderliğinde ve Birleşik Arap Emirlikleri'ndeki Khalifa Üniversitesi iş birliğiyle uluslararası bir araştırma ekibi, geleceğin yarı iletkenleri için yeni malzemeleri test etmek ve bulmak amacıyla karmaşık bilgisayar veya laboratuvar deneylerine harcanan zamanı önemli ölçüde azaltabilen, "akıllı malzeme keşif motoru" gibi çalışan bir makine öğrenme platformu geliştirdi.
Yapay zekanın yeni nesil teknolojiye katkısı
Yarı iletkenler, giyilebilir elektronik cihazlardan, iletişim sistemlerinden ve akıllı telefonlardan tıbbi ve LED cihazlara ve güneş panellerine kadar yüksek teknoloji uygulamalarında kullanılmaktadır.
Flinders Üniversitesi ARC Gelecek Araştırma Görevlisi Doçent Vi-Khanh Truong, "Buradaki zorluk, milyonlarca olası malzeme kombinasyonunun olması ve bunların laboratuvarda veya karmaşık bilgisayar simülasyonlarıyla tek tek test edilmesinin son derece yavaş ve pahalı olmasıdır. Geliştirdiğimiz yapay zeka, rastgele malzeme aramak yerine, galyum bazlı malzemelerin nasıl davrandığını kontrol eden gizli kimyasal kuralları öğreniyor ve ardından istenen elektronik özelliklere sahip tamamen yeni malzeme bileşimleri öngörüyor." diyor.
Galyum, Avustralya'da bulunan 31 kritik mineralden biridir ve geniş bir kullanım alanına sahiptir. Genellikle elektronikte kullanılır, ancak son zamanlarda bilgisayar çip teknolojisindeki verimliliğiyle dikkat çekmiştir. Elektronikte galyumun birincil kimyasal bileşiği olan galyum arsenit, mikrodalga devrelerinde, yüksek hızlı anahtarlama devrelerinde ve kızılötesi devrelerde kullanılır.
Yapay zeka sistemi, uluslararası malzeme veritabanlarından elde edilen binlerce bilinen yarı iletken malzeme kullanılarak eğitildi. Ardından, kimyasal olarak imkansız kombinasyonlardan kaçınırken, umut vadeden yeni galyum içeren malzemeleri sürekli olarak aramak için akıllı karar verme biçimi olan Bayes optimizasyonunu kullandı.
Önemli olan, sistemin rastgele formüller üretmemesidir. Önerilen malzemelerin kimyasal olarak gerçekçi ve fiziksel olarak kararlı olup olmadığını kontrol ettikten sonra tavsiye eder. Bu, gereksiz çabayı önemli ölçüde azaltır ve deneysel doğrulamaya giden yolu hızlandırır.
Bu çalışma, mevcut veri tabanlarında bulunmayan, tamamen yeni birden fazla galyum bazlı yarı iletken adayı başarıyla ortaya çıkardı.
Doçent Truong, bu çalışmada hedeflenen temel özelliklerden birinin, bir yarı iletkenin elektrik ve ışıkla nasıl etkileşim kurduğunu belirleyen "bant aralığı" olduğunu söylüyor ve şunları ekliyor:
"Farklı teknolojiler için farklı bant aralıklarına ihtiyaç duyulmaktadır. Daha küçük bant aralıkları güneş enerjisi hasadı için faydalıdır. Orta bant aralıkları LED'ler ve optik cihazlar için önemlidir. Daha büyük bant aralıkları ise yüksek güçlü elektronikler ve radyasyona dayanıklı sistemler için kritik öneme sahiptir."
