Искусственный интеллект становится все более полезным инструментом для прогнозирования материалов с заданными свойствами, однако их непосредственное получение остается непростой инженерной задачей. Исследователям по-прежнему необходимо синтезировать перспективные образцы в контролируемых условиях, прежде чем можно будет определить, насколько точно модель предсказала их поведение.
Система Nanofabricator Pro решает эту проблему при помощи технологии Direct Atomic Layer Processing («прямой атомно-слоевой обработки»). В отличие от традиционных методов, которые наносят материал на всю пластину сразу, она позволяет точечно модифицировать поверхность с точностью до отдельных атомных слоев. Это позволяет создавать сверхтонкие пленки, легировать определенные области и формировать сложные многослойные структуры, не нарушая целостности соседних участков.
ИИ в материаловедении работает так: модель на основе обучающих данных предлагает структуру с нужными свойствами, и эту структуру нужно синтезировать и изучить. При этом для каждого этапа требуются отдельные дорогостоящие установки. Nanofabricator Pro объединяет синтез и контроль в одном цикле: система может изучать свойства материала в процессе изготовления и, в перспективе, автоматически корректировать параметры.
Платформа предназначена для трех направлений, — полупроводниковых технологий, передовой упаковки микрочипов и квантовых устройств — в каждой из которых критически важна точность на уровне атомов.
Установка спроектирована с учетом требований полупроводникового производства: она совместима с отраслевым стандартами и будет производиться в США через партнерство с Automated Industrial Robotics. Это позволяет датской компании обслуживать американские фабрики без таможенных барьеров.
Долгосрочный проект компании — комплекс A-HUB Autonomous Materials Foundry, где ИИ будет непрерывно предлагать новые варианты материалов, система их изготавливать, а встроенные измерительные модули — анализировать результаты. Цикл обратной связи позволит перебирать тысячи вариантов без участия человека, быстро отсеивая неудачные и сохраняя перспективные.
В этом году международная группа ученых впервые использовала квантовые компьютеры для расчета молекулярных конфигураций фторидно-литиево-бериллиевой соли (FLiBe) — одного из главных кандидатов на роль материала для извлечения трития, топлива для термоядерных реакторов.
