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作者:杨再洪;周灿;范柳燕;张燕辉;陈泽中;陈平平;
单位:上海理工大学材料与化学学院;中国科学院上海技术物理研究所红外科学与技术全国重点实验室;
摘要:最近几年,人工智能在材料领域得到广泛应用,机器学习在分子束外延(MBE)技术中的应用引人关注。基于原位反射高能电子衍射(RHEED)及相关物性的智能识别和反馈的MBE技术,能够显著提升生长材料的质量和生长效率,有望实现薄膜的MBE智能外延。本综述聚焦机器学习MBE中的应用研究,首先介绍了MBE中常用的机器学习算法模型,阐述了机器学习在优化MBE生长条件中的应用,着重总结了不同材料体系(半导体薄膜和量子结构材料、氧化物材料和二维材料等)基于RHEED图像机器学习的研究进展,并就存在的问题和未来的发展策略进行了总结展望。
关键词:分子束外延;;机器学习;;反射高能电子衍射;;Ⅲ-Ⅴ族半导体材料;;人工智能
基金资助:国家自然科学基金(12027805,11991060);; 中国科学院专项(GJ0090406)