Finding the invisible defects in silicon with deep learning from HAADF-STEM focal series

يُعد السيليكون العمود الفقري الصامت للتكنولوجيا الحديثة، وهو المادة التي تشغل كل شيء بدءاً من الأقمار الصناعية التي تدور حول الأرض وصولاً إلى الرقائق الدقيقة في هواتفنا. ومع ذلك، فإن هذه المادة ليست غير قابلة للتدمير؛ فعند تعرضها لبيئة الفضاء القاسية أو الإشعاع المكثف لمفاعل نووي، يبدأ ضرر غير مرئي في التراكم. تصطدم الجسيمات عالية الطاقة بذرات السيليكون، مما يؤدي إلى انتزاعها من ترتيبها الشبكي المثالي وإنشاء مجموعات صغيرة مضطربة. هذه المجموعات هي الندوب الأساسية للإشعاع، ويمكنها أن تضعف ببطء أداء الأجهزة التي تسكنها. وتكمن المشكلة بالنسبة للعلماء في أن هذه الندوب غالين ما تكون باهتة للغاية بحيث لا يمكن رؤيتها؛ ففي صورة مجهر إلكتروني قياسي، والذي يعمل بمثابة كاميرا قوية للعالم الذري، تنتج هذه المناطق المتضررة إشارات ضعيفة جداً لدرجة أنها تندمج بسلاسة في الخلفية، وتختفي فعلياً عن الأنظار. وبدون القدرة على رؤية هذه العيوب، يواجه المهندسون صعوبة في فهم كيفية إلحاق الإشعاع الضرر بالمواد أو التنبؤ بمدة بقاء الجهاز في بيئة معادية.

ولحل مشكلة عدم الرؤية هذه، طور باحثون في جامعة آلتو في فنلندا طريقة جديدة للنظر إلى السيليكون باستخدام مزيج من التصوير المتقدم والذكاء الاصطناعي. لقد ركزوا على نوع محدد من تقنيات المجهر الإلكتروني تسمى "المجهر الإلكتروني الماسح بالإرسال بالحقل الحلقي ذي الزاوية العالية". تخيل التقاط سلسلة من الصور لشيء واحد، ولكن بدلاً من تحريك الكاميرا، تقوم بتغيير تركيز العدسة قليلاً لكل لقطة. في هذه الطريقة، يلتقط المجهر مجموعة من الصور عند مستويات تركيز مختلفة، مما ينشئ سلسلة بؤرية. وبينما قد لا تظهر صورة واحدة سوى ضبابية رمادية موحدة، فإن التغيرات الطفيفة في السطوع والتباين عبر السلسلة بأكملها تحتوي على أدلة خفية حول الشكل والموقع ثلاثي الأبعاد للعيوب. ومع ذلك، فإن هذه الأدلة باهتة جداً ومدفونة في الضجيج لدرجة أن العين البشرية لا تستطيع تجميعها.

قام الباحثون بتدريب نظام حاسوبي، وهو نوع من نماذج التعلم العميق المعروفة باسم الشبكة العصبية، ليعمل كمترجم لهذه الإشارات الخفية. لم يبدأوا ببيانات من العالم الحقيقي، بل بمكتبة ضخمة من البيانات المحاكاتية. وباستخدام عمليات محاكاة حاسوبية قوية، قاموا بنمذجة كيفية قيام الإشعاع بضرب الذرات في السيليكون، مما يخلق مجموعات واقعية من الضرر. ثم قاموا بمحاكاة ما قد يراه مجهر إلكتروني إذا قام بتصوير هذه المجموعات المحاكاتية، مولدين آلاف السلاسل البؤرية التي تتضمن نفس أنواع الضباب والضجيج الموجودة في التجارب الحقيقية. تعلم الكمبيوتر التعرف على الأنماط المحددة للضوء والظل التي تلقيها هذه العيوب غير المرئية عبر مستويات التركيز المختلفة. وبمجرد تدريبه، استطاع النظام النظر إلى سلسلة صور جديدة والتنبؤ بدقة بمكان وجود العيوب، مما أنشأ خريطة لكل مستوى بؤري.

إن نتائج هذا النهج تمثل خطوة كبيرة للأمام في رؤية ما لا يُرى. فعندما طبق الباحثون نظامهم المدرب على البيانات المحاكاتية، نجح في إعادة بناء الشكل ثلاثي الأبعاد لمجموعات العيوب. استطاع النظام تحديد مركز المنطقة المتضررة بخطأ يقل عن نانومتر واحد، وهو ما يعادل تقريباً عرض بضعة ذرات من السيليكون. كما قدر حجم وشكل المجموعات بدقة معقولة، حتى عندما كانت الصور مليئة بالضجيج والضبابية، محاكية الظروف الصعبة للمختبر الحقيقي. ووجد الباحثون أنه بينما لا يستطيع النظام إعادة بناء كل ذرة من عيوب النقص بشكل مثالي، إلا أنه يمكنه تحديد الحجم العام واتجاه الضرر بشكل موثوق. وهذا يعني أنه بدلاً من رؤية لا شيء، يمكن للعلماء الآن إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد خشن ولكنه مفيد للضرر، يخبرهم ليس فقط بوجود عيب، بل أيضاً بحجمه ومكانه داخل المادة تقريباً.

يشير هذا العمل إلى مسار جديد لتوصيف ضرر الإشعاع الذي كان مستحيلاً في السابق. لا يعتمد هذا الأسلوب على إيجاد صورة واحدة حادة للعيب، والتي غالباً ما تكون غير موجودة؛ بل يقوم بجمع معلومات ضعيفة ومشتتة من سلسلة كاملة من الصور ويستخدم أنماط الفيزياء المتعلمة لتجميع صورة متماسكة. ويشير الباحثون بحذر إلى أن نتائجهم تأتي من عمليات المحاكاة، وأن الخطوة التالية ستكون اختبار النظام على عينات سيليكون حقيقية تعرضت للإشعاع. وإذا صمدت هذه الطريقة في العالم الحقيقي، فقد توفر أداة حيوية لضمان موثوقية الإلكترونيات في تطبيقات الفضاء والنووي، محولةً التهديدات غير المرئية إلى بيانات مرئية وقابلة للقياس. ومن خلال جعل غير المرئي مرئياً، يقدم هذا النهج وسيلة لفهم الحدود الأساسية للمواد التي تشغل عالمنا التكنولوجي.