對一塊半導體或其他晶體材料施加一點應變會使其結構中原子的有序排列變形，足以引起其性質的顯著變化，例如導電，透光或傳導熱量的方式。
現在，麻省理工學院，俄羅斯和新加坡的乙個研究小組已經找到了使用人工智慧來幫助**和控制這些變化的方法，這可能為未來的高科技裝置開闢先進材料研究的新途徑。
該研究結果發表在本週的「美國國家科學院院刊」上，由麻省理工學院核科學與工程教授，材料科學與工程學教授朱莉，麻省理工學院首席研究科學家明道和麻省理工學院研究生哲士撰寫。與evgeni tsymbalov和alexander shapeev在俄羅斯skolkovo科學技術研究所和subra suresh，vannevar bush榮譽退休教授，麻省理工學院前工程系主任和新加坡南洋理工大學現任主席。
基於麻省理工學院早期的工作，已經在一些矽處理器晶元中加入了一定程度的彈性應變。通過允許電子更快地穿過材料，即使在1％的結構變化，也可以在某些情況下將器件的速度提高50％。
最近由香港城市大學麻省理工學院博士後的suresh，dao和yang lu進行的研究表明，即使是自然界中發現的最堅硬和最堅硬的鑽石，彈性拉伸也可以高達9％而不會失效。它是奈米尺寸針的形式。 li和yang同樣證明，奈米級矽線可以純彈性拉伸超過15％。這些發現開闢了新的途徑來探索如何通過材料特性的更顯著變化來製造器件。
應變定做
與其他改變材料特性的方法不同，例如化學摻雜，這會產生永久的靜態變化，應變工程允許在執行中更改屬性。 「應變是你可以動態開啟和關閉的東西，」李說。
但是，應變工程材料的潛力受到了令人生畏的各種可能性的阻礙。應變可以以六種不同的方式應用（在三個不同的維度中，每個維度可以產生進出內側或側向的應變），並且具有幾乎無限的度數級別，因此探索的全部可能性是不切實際的。只是通過反覆試驗。 「如果我們想要繪製整個彈性應變空間，它會快速增長到1億次計算，」li說。
這就是這個團隊的機器學習方法的新穎應用拯救的地方，提供了一種系統的方式來探索可能性和尋找適當的應變數和方向，以實現特定目的的給定屬性集。李說，「現在我們有了這種非常高精度的方法」，大大降低了所需計算的複雜性。
「這項工作說明了材料物理學，人工智慧，計算和機器學習這些看似遙遠的領域近期的進展如何能夠推動對工業應用產生重大影響的科學知識，」suresh說。
研究人員表示，這種新方法可以為建立適用於電子，光電和光子器件的材料提供可能性，這些器件可用於通訊，資訊處理和能源應用。
該團隊研究了應變對帶隙的影響，帶隙是矽和鑽石中半導體的關鍵電子特性。使用他們的神經網路演算法，他們能夠高精度地**應變的不同量和方向將如何影響帶隙。
帶隙的「調諧」可以是提高裝置效率的關鍵工具，例如矽太陽能電池，通過使其更精確地匹配其設計用於利用的能源型別。例如，通過微調其帶隙，可以製造出與其對應物一樣有效捕獲陽光的矽太陽能電池，但厚度僅為千分之一。從理論上講，這種材料「甚至可以從半導體變為金屬，如果在大規模生產的產品中可行，那麼這將有很多應用，」li說。
雖然在某些情況下可能通過其他方式引發類似的變化，例如將材料置於強電場中或化學改變它，但這些變化往往會對材料的行為產生許多***，而改變應變的可能性較小。效果。例如，李解釋說，靜電場經常干擾裝置的操作，因為它會影響裝置的執行。
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