AI设计的结晶材料特性？

半导体和晶体材料可以预期特性发生显着变化，这可以通过小失真和透射光和热量来实现。来自麻省理工大学，俄罗斯和新加坡的一组研究人员将探索使用人工智能预测和控制这些变化的方法，并将其用于未来先进设备的先进材料研究中。

该团队研究了应变对硅和金刚石带隙的影响，以及在代表晶体材料电子态的能带之间没有电子态的能量区域。带隙是指其中电子不存在于带状结构中的部分，该带状结构被晶体中的能级分类。在具有窄部分的半导体的情况下，电流不能正常流动，但是半导体表现出使得电子可以通过向材料施加特定电压而通过的特性。

通过研究神经网络算法，研究人员可以准确地预测晶体材料的变形量和方向如何影响沟渠而无需人类知识或猜测。使用该技术的分析表明，使用硅晶体的太阳能电池可以产生与千分之一毫米相同的能量，或者将钻石变成替代硅的实际半导体材料。 。

研究人员目前正在进行关注电性能的研究，但他们强调它们可以改变光学和热学性质。但是，如何在保持配置半导体芯片的复杂性的同时增加必要的失真仍然是技术挑战。例如，未来可能有可能构建智能手机SoC级芯片，该芯片采用基于钻石的高速芯片或电动汽车，可以单独在屋顶上运行太阳能电池。这项研究仅在起跑线上进行，但它表明扭曲可能有助于提高太阳能利用率和计算性能。欲了解更多信息，请点击这里 。