Une sonde robotique atomique basée sur l'IA pour faire progresser la fabrication de matériaux quantiques


Des scientifiques de l'Université nationale de Singapour (NUS) ont mis au point une nouvelle méthodologie de fabrication de matériaux quantiques à base de carbone à l'échelle atomique en intégrant des techniques de microscopie à sonde à balayage et des réseaux neuronaux profonds. Cette percée met en évidence le potentiel de mise en œuvre de l’intelligence artificielle (IA) à l’échelle subangström pour un contrôle accru de la fabrication atomique, bénéficiant à la fois à la recherche fondamentale et aux applications futures.

Les nanographènes magnétiques à coque ouverte représentent une classe technologiquement attrayante de nouveaux matériaux quantiques à base de carbone, qui hébergent des centres de spin π robustes et un magnétisme quantique collectif non trivial. Ces propriétés sont cruciales pour développer des dispositifs électroniques à grande vitesse au niveau moléculaire et créer des bits quantiques, les éléments constitutifs des ordinateurs quantiques. Malgré des progrès significatifs dans la synthèse de ces matériaux grâce à la synthèse en surface, un type de réaction chimique en phase solide, la fabrication précise et l'adaptation des propriétés de ces matériaux quantiques au niveau atomique restent un défi.

L'équipe de recherche, dirigée par le professeur agrégé LU Jiong du département de chimie de la NUS et l'Institut des matériaux intelligents fonctionnels, ainsi que le professeur agrégé ZHANG Chun du département de physique de la NUS, ont introduit le concept de sonde robotique atomique intuitive par les chimistes (CARP ) en intégrant les connaissances en chimie des sondes et l'intelligence artificielle pour fabriquer et caractériser des nanographènes magnétiques à coque ouverte au niveau d'une seule molécule. Cela permet une ingénierie précise de leur topologie d’électrons π et de leurs configurations de spin de manière automatisée, reflétant les capacités des chimistes humains. Le concept CARP utilise des réseaux neuronaux profonds formés à l’aide de l’expérience et des connaissances de chimistes des sciences des surfaces, pour synthétiser de manière autonome des nanographènes magnétiques à coque ouverte. Il peut également extraire des informations chimiques de la base de données de formation expérimentale, offrant ainsi des conjonctures sur des mécanismes inconnus. Ceci constitue un complément essentiel aux simulations théoriques, contribuant à une compréhension plus complète des mécanismes de réaction chimique des sondes. Le travail de recherche est une collaboration impliquant le professeur agrégé WANG Xiaonan de l'Université Tsinghua en Chine.

Les résultats de la recherche sont publiés dans la revue Synthèse naturelle le 29 février 2024.

Les chercheurs ont testé le concept CARP sur une réaction complexe de cyclodéshydrogénation sélective sur site utilisée pour produire des composés chimiques dotés de propriétés structurelles et électroniques spécifiques. Les résultats montrent que le cadre CARP peut adopter efficacement les connaissances spécialisées du scientifique et les convertir en tâches compréhensibles par la machine, imitant le flux de travail pour effectuer des réactions à molécule unique capables de manipuler la forme géométrique et les caractéristiques de rotation du composé chimique final.

En outre, l’équipe de recherche vise à exploiter tout le potentiel des capacités de l’IA en extrayant des informations cachées de la base de données. Ils ont établi un paradigme d'apprentissage intelligent en utilisant une approche basée sur la théorie des jeux pour examiner les résultats d'apprentissage du cadre. L’analyse montre que CARP a capturé efficacement des détails importants que les humains pourraient manquer, en particulier lorsqu’il s’agit de réussir la réaction de cyclodéshydrogénation. Cela suggère que le cadre CARP pourrait être un outil précieux pour obtenir des informations supplémentaires sur les mécanismes des réactions inexplorées d’une seule molécule.

Le professeur Assoc Lu a déclaré : « Notre objectif principal est de travailler au niveau atomique pour créer, étudier et contrôler ces matériaux quantiques. Nous nous efforçons de révolutionner la production de ces matériaux sur les surfaces pour permettre un meilleur contrôle de leurs résultats, jusqu'à la surface. niveau des atomes individuels et des liaisons.

“Notre objectif dans un avenir proche est d'étendre davantage le cadre CARP pour adopter des réactions chimiques polyvalentes avec des sondes en surface avec échelle et efficacité. Cela a le potentiel de transformer le processus de synthèse conventionnel en surface en laboratoire vers une fabrication sur puce pour des applications pratiques. Une telle transformation pourrait jouer un rôle central dans l’accélération de la recherche fondamentale sur les matériaux quantiques et ouvrir la voie à une nouvelle ère de fabrication atomique intelligente », a ajouté le professeur associé Lu.

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