Ученые давно знают, что можно радикально изменить свойства кристаллического материала, если деформировать его, добавив его структуре внутреннее напряжение. Но зачастую непонятно, какая именно деформация приведет к появлению полезных эффектов. Варианты почти безграничны, а эффекты - непредсказуемы. Потому ученые решили заставить искусственный интеллект сделать все вычисления.
Международная команда исследователей разработала алгоритм машинного обучения, позволяющий точно рассчитывать деформацию, которая приведет к нужным изменениям в кристаллах. Алгоритм предсказывает, каким сильным должно быть воздействие на кристалл и в какую сторону оно должно быть направлено, чтобы эффективность полупроводника возросла.
Как показали эксперименты, такой метод анализа может привести к удивительным открытиям. Речь не о минорных улучшениях существующих технологий, а о принципиально новом взгляде на вещи.
К примеру, ИИ уже рассчитал, какой должна быть кремниевая солнечная батарея, генерирующая столько же энергии, сколько обычная панель, но при этом имеющая толщину в тысячу раз меньше.
Но самый удивительный результат был получен в сфере микропроцессоров. Искусственный интеллект рассчитал, что алмазные процессоры могут иметь производительность в 100 тыс. раз выше производительности традиционных кремниевых чипов.
Конечно, человечество пока не обладает технологиями, которые позволяли бы производить микрочипы из алмазов, но это не столь важно. Чтобы получить положительный эффект, не обязательно прибегать к использованию экстремальных материалов, вроде алмазов.
Данный эксперимент с машинным обучением показывает, что использование искусственного интеллекта в области деформационной инженерии может привести к неожиданным открытиям, до которых человек вряд ли дошел бы собственным умом. Это - лишь начало, а дальше нас ждут изобретения, которые позволят радикально переработать и улучшить уже доступные нам технологии.
