半導体やその他の結晶素材はほんのわずかな歪みを加えるだけで電導性を得たり、光や熱を伝導するようになるといった劇的な特性の変化を得ることがあります。MITとロシア、シンガポールの研究者からなるチームは、こうした変化を予測し制御するために、人工知能(AI)を活用する方法を編み出し、将来のハイテク機器に向けた先端材料の研究に役立てようとしています。
研究チームは、シリコンとダイヤモンドの両方で、半導体が持つ重要な電子特性である"バンドギャップ"に対する歪みの影響を調べました。
バンドギャップとはざっくり説明すれば結晶内のエネルギー準位によって分かれる帯状の構造における電子が存在しない部分(禁制帯)のこと。禁制帯は電子が存在しないため通常なら電流は流れないものの、この部分が狭い半導体の場合は素材特有の電圧を加えることで電子が通過できるようになり、半導体としての特性を発揮します。
そして研究者らは、ニューラルネットワークのアルゴリズムを鍛え、結晶性材料の歪みの量と方向がバンドギャップにどのように影響するかについて人間からの知識や推測なしに高精度で予測させることを可能としました。
この技術を用いて分析を進めれば、たとえばシリコン結晶を用いる太陽電池なら、わずか1/1000の厚さで従来と同じエネルギーを生み出せるようになったり、ダイヤモンドがシリコンに代わる実用的な半導体素材に変身するといったことがありえるかもしれません。
研究チームは、現在のところ電気的特性にフォーカスした研究を行っています。しかし冒頭に述べたように、この技術は光学的および熱的な特性を変化させることができることも強調しています。
続きはソースで
結晶性素材の特性を「AIで設計」する方法、MITらが開発。超効率太陽発電、ダイヤモンドCPUが可能に？ - Engadget 日本版
https://japanese.engadget.com/2019/02/12/ai-mit-cpu/