材料的化学成分并不总是能清楚地反映其特性。通常，关键在于分子在原子结构或表面上的排列方式。材料科学利用这一点，通过高性能显微镜将单个原子和分子战略性地放置在表面上。这个过程目前非常耗费人力，所产生的纳米结构往往相对简单。
材料的化学成分并不总是能为我们提供对其特性的清晰理解。通常，关键在于分子在原子晶格或材料表面上的排列方式。材料科学利用这一点，通过高性能显微镜将单个原子和分子策略性地放置在表面上。这个过程目前非常劳动密集，产生的纳米结构往往相对简单。
在人工智能的帮助下，格拉茨科技大学的新研究团队旨在彻底改变纳米结构的创建：”我们的目标是创建一个自学习的人工智能系统，可以快速准确地自主放置单个分子，”该团队负责人、固体物理研究所的奥利弗·霍夫曼（Oliver Hofmann）表示。该技术可以实现复杂分子结构的构建，包括纳米规模的逻辑电路。这个名为“通过人工智能进行分子排列”的研究小组，已经获得了119万欧元的奥地利科学基金支持。
使用扫描隧道显微镜进行定位
在表面上放置单个分子是通过扫描隧道显微镜完成的。探针的尖端发出电脉冲，将其携带的分子放置到表面上。”对于一个简单的分子，完成这个步骤需要几分钟的时间，”霍夫曼解释道。”然而，创建更复杂的结构，保持引人入胜的特性，需要精确定位数千个复杂分子，测试结果可能需要相当长的时间。”
幸运的是，扫描隧道显微镜可以由计算机操作。霍夫曼的团队计划采用各种机器学习技术，使计算机系统能够自主准确地放置分子。最初，人工智能用于制定构建所需结构的最佳策略。然后，自学习人工智能算法引导探针尖端按照计划准确放置分子。”在复杂分子的定位中实现高精度是具有挑战性的，因为它们的排列总是涉及一定程度的随机性，尽管进行了最佳控制努力，”霍夫曼说。研究人员将把这一不确定性因素纳入人工智能系统中，以确保一致的性能。
类似门的纳米结构
通过使用持续运行的人工智能控制扫描隧道显微镜，团队旨在创建所谓的量子围栏。这些是能够困住底层材料中电子的门形纳米结构。这些电子的波动行为可能导致具有实用应用的量子机械干涉。之前，量子围栏主要是由单个原子构成的。霍夫曼团队打算使用更复杂的分子进行开发：”我们相信这将使我们能够创造出更多样化的量子围栏，并增强它们的功能特性。”团队计划利用这些复杂的量子围栏构建逻辑电路，以促进对其分子级功能的基础探索。从理论上讲，这种量子围栏最终可能会应用于芯片制造。
来自两所大学的协作专业知识
在为期五年的项目中，研究小组结合了人工智能、数学、物理和化学的知识。来自信息安全研究所的贝蒂娜·凯尼荷费（Bettina Könighofer）负责机器学习模型的开发。她的团队需要确保自学习系统不会意外损坏其创建的纳米结构。来自应用数学研究所的尤西·贝尔恩特（Jussi Behrndt）将建立正在开发结构的核心理论特性，而来自理论物理研究所的马库斯·艾希霍恩（Markus Aichhorn）将把这些理论发现转化为现实应用。来自格拉茨大学化学研究所的莱昂哈德·格里尔（Leonhard Grill）将使用扫描隧道显微镜进行实际实验。
