Датская компания Atlant 3D представила Nanofabricator Pro — платформу, способную создавать материалы и наноструктуры с контролем на уровне отдельных атомных слоёв. Одна из главных особенностей установки — интеграция с искусственным интеллектом: алгоритмы могут предлагать новые материалы и параметры технологического процесса, после чего система физически изготавливает образцы для дальнейшего изучения. Разработчики называют Nanofabricator Pro первой физической платформой, предназначенной специально для ИИ-поиска материалов.

В перспективе технология должна позволить создавать практически автономные исследовательские лаборатории. ИИ сможет сформировать гипотезу, изготовить экспериментальные структуры, получить результаты измерений и на их основе скорректировать следующий эксперимент. Atlant 3D рассчитывает таким образом значительно сократить путь от компьютерного моделирования новых материалов до их реального применения в полупроводниках, перспективной упаковке микросхем и квантовых устройствах.

ИИ сможет не только придумать материал, но и проверить его

Современные алгоритмы уже способны анализировать огромное количество комбинаций химических элементов и предлагать перспективные материалы с необычными свойствами. Однако между компьютерным прогнозом и физическим образцом остаётся серьёзный технологический барьер.

Предложенную искусственным интеллектом структуру необходимо изготовить, подобрать режимы технологического процесса, подготовить оборудование и провести серию экспериментов. На практике этот этап может занимать значительно больше времени, чем непосредственно компьютерный поиск перспективного материала.

Nanofabricator Pro создавался именно для сокращения этого разрыва между цифровым моделированием и реальным экспериментом.

Платформа объединяет несколько этапов работы: разработку материала с помощью алгоритмов, изготовление экспериментальных образцов, изучение их характеристик и создание прототипов полупроводниковых структур.

Генеральный директор и один из основателей Atlant 3D Максим Плахотнюк отмечает, что искусственный интеллект уже существенно меняет подход к поиску материалов, однако следующим важным этапом должно стать превращение найденных алгоритмами вариантов в реальные технологии.

Печать происходит на уровне атомных слоёв

Основой Nanofabricator Pro стала разработанная Atlant 3D технология Direct Atomic Layer Processing, или DALP.

Её принцип отличается от традиционного атомно-слоевого осаждения ALD. При обычном процессе химические реакции происходят на большой площади или практически по всей поверхности обрабатываемой подложки.

В DALP используется миниатюрный подвижный микрореактор. Он ограничивает область химического взаимодействия прекурсоров конкретным участком поверхности.

Благодаря этому материал можно наносить локально — непосредственно там, где он необходим в соответствии с заданным цифровым рисунком.

Такой подход позволяет формировать структуры, контролируя их толщину вплоть до отдельных атомных слоёв.

Без традиционного набора фотолитографических операций

Ещё одно преимущество DALP заключается в возможности создавать заданные структуры непосредственно на поверхности.

В традиционном производстве полупроводников для получения необходимого рисунка широко используется фотолитография. Технологическая цепочка может включать нанесение фоторезиста, экспонирование через маску, проявление, травление и последующее удаление вспомогательных материалов.

Nanofabricator Pro позволяет локально наносить материал по цифровому шаблону. Для исследовательских задач это способно сократить количество промежуточных операций и заметно ускорить проверку новых идей.

При этом речь не идёт о полноценной замене фотолитографии во всех сценариях современного производства микросхем. Основное назначение системы Atlant 3D — исследования и быстрая отработка материалов и технологических процессов.

Более 450 семейств материалов

По заявлению разработчиков, платформа совместима более чем с 450 семействами материалов.

Программное управление позволяет определять расположение наносимого вещества, последовательность технологических операций и параметры обработки.

Это превращает Nanofabricator Pro не просто в сверхточный инструмент осаждения, а в программируемую платформу для проведения большого количества различных экспериментов.

Особенно важной становится возможность создавать несколько вариантов структур на одной подложке.

Сотни вариантов можно проверять значительно быстрее

При традиционном подходе изменение состава материала, его толщины или режима нанесения нередко требует проведения отдельного технологического цикла. В некоторых случаях приходится использовать новую пластину.

Nanofabricator Pro позволяет локально изменять условия непосредственно на одной подложке.

На разных её участках можно формировать отличающиеся материалы, комбинации слоёв и структуры, а также экспериментировать с параметрами технологического процесса.

После изготовления образцов исследователи смогут измерить их характеристики и сравнить результаты между собой. Полученные данные затем можно снова передать алгоритмам искусственного интеллекта.

Замкнутый цикл экспериментов без постоянного участия человека

Именно здесь раскрывается одна из наиболее интересных возможностей Nanofabricator Pro.

Платформа потенциально позволяет построить замкнутую исследовательскую систему:

ИИ предлагает материал → установка создаёт образец → оборудование измеряет его свойства → результаты получает ИИ → алгоритм планирует следующий эксперимент.

Каждый новый цикл будет учитывать результаты предыдущего.

Вместо перебора вариантов вручную алгоритм сможет постепенно корректировать состав, структуру и параметры технологического процесса, двигаясь к материалу с требуемыми характеристиками.

Подобный подход особенно интересен для областей, где количество потенциальных комбинаций чрезвычайно велико: новых полупроводниковых материалов, технологий упаковки микросхем, наноструктур и квантовых устройств.

«Невозможные в природе» материалы — с важной оговоркой

Nanofabricator Pro действительно позволяет исследовать искусственно сформированные комбинации и многослойные структуры, которые в готовом виде могут не встречаться в природе. Однако воспринимать установку как устройство, способное произвольно «печатать любые вещества из атомов», было бы неправильно.

Система работает с доступными технологическому процессу прекурсорами и использует управляемые химические реакции атомно-слоевого осаждения.

Её преимущество заключается не в нарушении известных законов химии или физики, а в чрезвычайно точном управлении тем, какие материалы, в какой последовательности и на каких участках поверхности будут сформированы.

Именно такая точность позволяет экспериментировать с комбинациями слоёв и наноструктурами, получение которых традиционными методами может оказаться значительно сложнее.

Заменять современные фабрики установка не собирается

Atlant 3D не позиционирует Nanofabricator Pro как альтернативу современным полупроводниковым заводам.

Установка предназначена прежде всего для исследований, разработки новых материалов и ускоренной отработки технологических процессов.

После того как подходящий материал или структура будут найдены и проверены, разработанный процесс можно адаптировать для дальнейшего масштабирования и промышленного производства.

Таким образом, Nanofabricator Pro должна ускорить именно один из наиболее продолжительных этапов — переход от идеи и лабораторной гипотезы к проверенному физическому прототипу.

Следующий шаг — автономные лаборатории под управлением ИИ

Установка разработана с учётом стандартов SEMI. Промышленную сборку оборудования в США Atlant 3D планирует вести совместно с Automated Industrial Robotics.

Однако нынешняя система является лишь частью более масштабной концепции компании.

Следующим этапом должно стать создание автономных лабораторий, объединяющих Nanofabricator Pro с метрологическим оборудованием и дополнительными технологическими модулями.

В таком комплексе искусственный интеллект сможет управлять практически всей экспериментальной цепочкой: предлагать новые структуры, выбирать параметры, запускать изготовление, анализировать измерения и автоматически планировать следующую серию опытов.

Если подобный подход удастся масштабировать, ИИ в материаловедении получит то, чего ему до сих пор особенно не хватало, — возможность гораздо быстрее переводить цифровые гипотезы в физические образцы и использовать результаты реальных экспериментов для следующего цикла поиска.