Maschinelles Lernen entschlüsselt atomare Geheimnisse von Aluminiumoxid-Dünnschichten

LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende der Empa haben einen bedeutenden Fortschritt in der Simulation von amorphem Aluminiumoxid erzielt.

In einem bemerkenswerten wissenschaftlichen Fortschritt haben Forscher der Empa unter der Leitung von Turlo ein Modell entwickelt, das die atomare Struktur von amorphen Aluminiumoxid-Dünnschichten präzise simuliert. Diese Entwicklung kombiniert experimentelle Daten, Hochleistungssimulationen und maschinelles Lernen, um die Verteilung von Atomen in diesen Materialien zu verstehen. Die Ergebnisse wurden in der renommierten Fachzeitschrift npj Computational Materials veröffentlicht.

Der Durchbruch wurde durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit mehrerer Empa-Labors ermöglicht. Turlo und Simon Gramatte, der Erstautor der Studie, nutzten experimentelle Daten, um das Modell zu entwickeln. Die Herstellung der amorphen Aluminiumoxid-Dünnschichten erfolgte durch Atomlagenabscheidung, eine Technik, die von Forschern des Labors Mechanics of Materials and Nanostructures durchgeführt wurde.

Ein bemerkenswerter Aspekt des Modells ist seine Fähigkeit, nicht nur Aluminium- und Sauerstoffatome, sondern auch eingeschlossene Wasserstoffatome zu berücksichtigen. Wasserstoff, das kleinste Element des Periodensystems, ist schwer zu messen und zu modellieren. Die innovative Spektroskopiemethode HAXPES, die in der Schweiz exklusiv an der Empa verfügbar ist, ermöglichte es den Forschern, den chemischen Zustand von Aluminium in den Dünnschichten zu charakterisieren und die Verteilung des Wasserstoffs abzuleiten.

Die Erkenntnisse aus dieser Forschung zeigen, dass Wasserstoff ab einem bestimmten Gehalt an Sauerstoff im Material bindet und dadurch den chemischen Zustand der anderen Elemente beeinflusst. Dies führt zu einer Veränderung der Materialeigenschaften, indem das Aluminiumoxid weniger dicht wird. Diese Entdeckung könnte weitreichende Auswirkungen auf die Anwendung von Aluminiumoxid in verschiedenen Technologien haben, insbesondere in Bereichen, in denen Materialdichte und chemische Stabilität entscheidend sind.

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