Investigadores de la Universidad Politécnica Pedro el Grande de San Petersburgo (SPbPU) en colaboración con colegas de la Universidad Federal del Sur y el Instituto Indio de Tecnología de Madras (IIT Madras) sugirieron el uso de métodos de aprendizaje automático para predecir las propiedades de los cristales de zafiro artificiales, un material único ampliamente utilizado en microelectrónica, óptica y electrónica. Los resultados del estudio se publicaron en la Revista de ciencia y tecnología electrónicas y la ilustración del artículo apareció en la portada de la revista.

Los métodos de aprendizaje automático se están volviendo cada vez más populares para acelerar el diseño de nuevos materiales al predecir las propiedades de los materiales. La minimización de varios defectos en la estructura cristalina es extremadamente importante para la mejora y el desarrollo de tecnologías modernas para el crecimiento de cristales de zafiro artificial.

Los científicos señalan que el propósito del estudio es reducir varios defectos en los cristales de zafiro y mejorar y desarrollar tecnologías modernas para el cultivo de cristales artificiales.

"Nuestro equipo de investigación obtuvo los modelos de influencia de los parámetros de crecimiento de cristales en el crecimiento de cristales de zafiro. Desarrollamos el software que se considera una herramienta universal para estudiar la influencia de varios parámetros en la calidad de los cristales. Puede ser ampliamente utilizado para evaluar y predecir los defectos en un cristal en crecimiento, "dijo Alexey Filimonov, Profesor de la Escuela Superior de Ingeniería Física de la Universidad Politécnica Peter the Great St. Petersburg (SPbPU).

Julia Klunnikova, Profesor asociado de la Universidad Federal del Sur (SFU), agrega:"Usamos el esquema en el que los módulos predictivos se desarrollan por separado utilizando la herramienta de minería de datos Orange Canvas. Para el sistema de apoyo a la toma de decisiones, nuestro grupo desarrolló una herramienta de software especial para analizar la calidad de los cristales resultantes, lo que permite optimizar el proceso de crecimiento de cristales ".

Ravi Kumar, Jefe del Laboratorio de Cerámica de Alto Rendimiento y Profesor del Departamento de Ingeniería Metalúrgica y de Materiales, en el Instituto Indio de Tecnología-Madras (IIT Madras), confía en que la aplicación industrial de tales métodos aumentará el nivel de automatización de la producción de cristales con una combinación predefinida de propiedades que pueden ser importantes para una aplicación particular en micro y nanoelectrónica. La solución de estos problemas científicos y de ingeniería supone el uso de tecnologías de la información en la producción de cristales a un nuevo nivel.

En la actualidad, el equipo de autores está trabajando para aumentar el número de datos experimentales, lo que brindará nuevas oportunidades de predicción y aumentará su precisión. Está previsto reconocer imágenes de cristal de la cámara del horno y pronosticar la influencia de las condiciones en la calidad del cristal.