Материаловедение поверхности и тонких плёнок — область, требующая анализа больших объемов экспериментальных и вычислительных данных для понимания структуры, свойств и процессов на границе раздела фаз. Традиционные методы моделирования и экспериментального исследования часто оказываются слишком ресурсоёмкими или неэффективными для быстрого прогноза свойств материалов.
Машинное обучение (МЛ), как часть искусственного интеллекта, предоставляет новые инструменты для анализа и прогнозирования на основе данных, без необходимости полного явного моделирования физико-химических процессов. В результате внедрение МЛ в исследование поверхностей и тонких плёнок открывает перспективы ускоренного открытия новых материалов и оптимизации технологий их получения.
Предсказание свойств материалов Машинное обучение позволяет строить модели, связывающие структуру поверхности или тонкой плёнки с её физико-химическими свойствами (например, адгезия, проводимость, энергию поверхности). Применение регрессии, деревьев решений и нейронных сетей позволяет заменить или дополнить традиционные вычислительные методы (DFT, молекулярная динамика).
Автоматизация обработки экспериментальных данных Современные методы поверхностного анализа, такие как сканирующая туннельная микроскопия (STM), атомно-силовая микроскопия (AFM), рентгеновская фотоэлектронная спектроскопия (XPS), генерируют огромные массивы данных, которые трудно обрабатывать вручную. МЛ обеспечивает выделение паттернов, кластеризацию и классификацию изображений и спектров.
Оптимизация процессов синтеза и обработки МЛ-модели позволяют прогнозировать условия роста тонких плёнок с заданными свойствами, что сокращает время и затраты на экспериментальные поиски оптимальных параметров (температура, давление, скорость осаждения).
Идентификация новых материалов и поверхностных структур С помощью алгоритмов генеративного машинного обучения возможно создание и предсказание новых структур тонких плёнок и покрытий с уникальными характеристиками, например, катализаторов с высокой активностью или материалов с необычными оптическими свойствами.
Используется, когда имеются размеченные данные (например, известные свойства конкретных материалов или образцов).
Используется для анализа неразмеченных данных, обнаружения закономерностей, кластеризации и выявления аномалий.
Применяется редко, но перспективно для оптимизации процессов роста плёнок, где агент учится на основе обратной связи с окружающей средой.
Прогнозирование энергии адсорбции молекул на металлических поверхностях Модели на основе графовых нейронных сетей научились быстро и точно оценивать энергию взаимодействия адсорбатов с различными гранью металлов.
Определение структуры дефектов на поверхности по изображениям STM и AFM Автоматизированное распознавание типов дефектов с помощью свёрточных нейронных сетей, что повышает точность анализа и скорость обработки.
Оптимизация условий осаждения тонких плёнок в CVD и PVD процессах Использование градиентного бустинга и байесовской оптимизации для нахождения оптимального баланса между качеством плёнки и производительностью процесса.
Обнаружение новых каталитических поверхностей Генеративные модели (например, вариационные автокодировщики) создают виртуальные структуры поверхностей, которые затем проверяются на стабильность и активность с помощью первых принципов.
Качество и объем данных Недостаток качественных и репрезентативных данных ограничивает обучение и обобщаемость моделей.
Интерпретируемость моделей Сложные модели, особенно глубокие нейронные сети, часто выступают как “чёрные ящики”, что усложняет физическую интерпретацию полученных результатов.
Передача моделей на новые классы материалов Обученные на одном типе систем модели могут плохо работать на других, требуя дополнительной дообучки или адаптации.
Вычислительные ресурсы Обучение и тестирование больших моделей требует значительных ресурсов, что может быть затруднительно в лабораторных условиях.
Гибридные подходы Комбинация машинного обучения с классическими физическими моделями и симуляциями первого принципа для повышения точности и надежности.
Обучение с малым числом данных и переносное обучение Разработка методов, позволяющих обучать модели на ограниченных данных и эффективно переносить знания между задачами.
Интеграция с экспериментальными платформами реального времени Использование МЛ для управления и автоматизации экспериментов по синтезу и анализу тонких плёнок.
Разработка специализированных баз данных и стандартов Создание общедоступных структурированных данных с подробным описанием условий эксперимента и результатов для массового обучения и проверки моделей.
Машинное обучение становится незаменимым инструментом для ускорения исследований поверхности и тонких плёнок, позволяя не только глубже понять фундаментальные процессы, но и быстро перейти к прикладным решениям и инновационным материалам.