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電子產(chǎn)品|人工智能可能很快會檢測到電子產(chǎn)品如何失效

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電子產(chǎn)品|人工智能可能很快會檢測到電子產(chǎn)品如何失效

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電子產(chǎn)品|人工智能可能很快會檢測到電子產(chǎn)品如何失效

將他們視為主要的樂高建造者 ， 只是在原子尺度上 。 CU Boulder 的工程師在將先進(jìn)的計算機(jī)模擬與人工智能相結(jié)合方面邁出了重要一步 ， 試圖預(yù)測電子設(shè)備（如手機(jī)中的晶體管）將如何失效 。 這項新研究由物理學(xué)家和航空航天工程師Sanghamitra Neogi領(lǐng)導(dǎo) ， 并 于本周發(fā)表在npj 計算材料雜志上 。 在他們的最新研究中 ， Neogi 和她的同事繪制了由原子組成的小構(gòu)件的物理特性 ， 然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來估計由這些相同構(gòu)件創(chuàng)建的更大結(jié)構(gòu)的行為方式 。 這有點像看一塊樂高積木來預(yù)測一座更大城堡的強(qiáng)度 。 “我們正試圖了解具有數(shù)十億個原子的設(shè)備的物理特性 ， ”航空航天工程科學(xué)系 Ann and HJ Smead助理教授 Neogi 說 。 從智能手機(jī)和電動汽車到新興的量子計算機(jī) ， 這一追求可能對支撐我們?nèi)粘Ｉ畹碾娮赢a(chǎn)品大有裨益 。 Neogi 說 ， 有一天 ， 工程師們可以使用團(tuán)隊的方法提前查明電子元件設(shè)計中的薄弱環(huán)節(jié) 。



該項目是 Neogi 更關(guān)注的一部分 ， 即極小事物的世界（例如原子的擺動）如何幫助人們構(gòu)建新的、更高效的計算機(jī)——甚至是那些從人腦中獲得靈感的計算機(jī) 。 CU Boulder 航空航天工程研究助理 Artem Pimachev 是這項新研究的合著者 。 “我們的方法可以讓我們在構(gòu)建設(shè)備之前先驗地了解設(shè)備的工作原理 ， 而不是等待數(shù)年才能弄清楚設(shè)備故障的原因 ， ”Neogi 說 。 而且 ， 不 ， 這并不意味著移動 WiFi 連接 。 Neogi 解釋說 ， 大多數(shù)現(xiàn)代計算工具都存在大量缺陷——電子元件中的小缺陷會導(dǎo)致某些位置的熱量積聚 ， 有點像自行車在崎嶇地形上騎行時會減速 。 這樣的“熱點”也會讓你的智能手機(jī)效率大大降低 。 Neogi 說 ， 問題在于工程師利用計算機(jī)模擬或模型很難提前預(yù)測這些弱點可能出現(xiàn)的位置 。 “我們可以使用物理模型來理解其中大約有 100 個原子的系統(tǒng) ， ”Neogi 說 。 “但這無法與這些設(shè)備中的數(shù)十億個原子相比 。 ”她認(rèn)為機(jī)器智能可以幫助工程師設(shè)計更好的電子產(chǎn)品 。



從原子到設(shè)備
回想一下那些單獨的樂高積木 ， 在這種情況下 ， 它們是 16 個硅和鍺原子的團(tuán)塊 ， 它們是許多計算機(jī)組件的主要成分 。 在這項新研究中 ， Neogi 和她的同事開發(fā)了一種計算機(jī)模型 ， 該模型使用人工智能來學(xué)習(xí)這些構(gòu)建塊內(nèi)的物理特性——或者原子和電子如何結(jié)合在一起來確定材料內(nèi)的能量景觀 。 然后 ， 該模型可以從這些基本塊中推斷出更大的原子塊中的能量分布 。 “它從每個單獨的單元收集信息并將它們組合起來以預(yù)測集體系統(tǒng)的最終屬性 ， 該系統(tǒng)可以由兩個、三個或更多單元組成 ， ”Neogi 說 。 她的團(tuán)隊還有很長的路要走 ， 才能查明手機(jī)大小的設(shè)備中的所有潛在弱點 。 但是 ， 到目前為止 ， 該小組的模式已被證明是有效的 。 Neogi 和她的同事已經(jīng)使用該工具準(zhǔn)確預(yù)測了幾種由硅和鍺制成的實際材料的特性 。 研究人員還利用她對熱量和能量如何在非常小的范圍內(nèi)流動的理解 ， 不僅可以改進(jìn)現(xiàn)有設(shè)備 ， 還可以幫助創(chuàng)造未來的設(shè)備 。 2019 年 ， Neogi 加入了一項耗資 170 萬美元的國家計劃 ， 旨在探索“神經(jīng)形態(tài)”計算機(jī)的潛力——或通過模仿大腦神經(jīng)元活動來存儲和分析信息的設(shè)備 。



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