{"id":22586,"date":"2023-12-21T03:00:57","date_gmt":"2023-12-21T03:00:57","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=22586"},"modified":"2023-12-21T03:00:57","modified_gmt":"2023-12-21T03:00:57","slug":"nueva-tecnica-con-inteligencia-artificial-para-fabricar-dispositivos-opticos-mas-precisos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=22586","title":{"rendered":"Nueva t\u00e9cnica con inteligencia artificial para fabricar dispositivos \u00f3pticos m\u00e1s precisos"},"content":{"rendered":"
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Los investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>) y la Universidad China de Hong Kong han utilizado el aprendizaje autom\u00e1tico para construir un simulador digital que imita un proceso de fabricaci\u00f3n de fotolitograf\u00eda espec\u00edfico. La fotolitograf\u00eda implica la manipulaci\u00f3n de la luz para grabar con precisi\u00f3n caracter\u00edsticas en una superficie y se usa com\u00fanmente para fabricar chips de computadora y dispositivos \u00f3pticos, como lentes.<\/p>\n

\"Simulador
La t\u00e9cnica del MIT utiliza la inteligencia artificial que aprende a simular un sistema de fotolitograf\u00eda, capturando las peque\u00f1as desviaciones que el sistema introduce durante la fabricaci\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n

La nueva t\u00e9cnica utiliza datos reales recopilados del sistema de fotolitograf\u00eda, por lo que puede modelar con mayor precisi\u00f3n c\u00f3mo el sistema fabricar\u00eda un dise\u00f1o. Los investigadores integran este simulador en un marco de dise\u00f1o, junto con otro simulador digital que emula el rendimiento del dispositivo fabricado en tareas posteriores, como la producci\u00f3n de im\u00e1genes con c\u00e1maras computacionales. Estos simuladores conectados permiten al usuario producir un dispositivo \u00f3ptico que se adapte mejor a su dise\u00f1o y alcance el mejor rendimiento de la tarea.<\/p>\n

Esta t\u00e9cnica podr\u00eda ayudar a los cient\u00edficos e ingenieros a crear dispositivos \u00f3pticos m\u00e1s precisos y eficientes para aplicaciones como c\u00e1maras m\u00f3viles, realidad aumentada, im\u00e1genes m\u00e9dicas, entretenimiento y telecomunicaciones. Y debido a que el proceso de aprendizaje del simulador digital utiliza datos del mundo real, se puede aplicar a una amplia gama de sistemas de fotolitograf\u00eda.<\/p>\n

Uso de la red neuronal<\/h2>\n

La fotolitograf\u00eda implica proyectar un patr\u00f3n de luz sobre una superficie, lo que provoca una reacci\u00f3n qu\u00edmica que graba caracter\u00edsticas en el sustrato. Sin embargo, el dispositivo fabricado termina con un patr\u00f3n ligeramente diferente debido a min\u00fasculas desviaciones en la difracci\u00f3n de la luz y peque\u00f1as variaciones en la reacci\u00f3n qu\u00edmica.<\/p>\n

Para solucionar este problema, los investigadores del MIT construyeron un simulador de fotolitograf\u00eda utilizando ecuaciones basadas en la f\u00edsica como base, al que incorporaron una red neuronal entrenada con datos experimentales reales del sistema de fotolitograf\u00eda de un usuario. A esta t\u00e9cnica se le denomina litograf\u00eda neuronal. Esta red neuronal es un tipo de modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, basado en el cerebro humano, que aprende a compensar muchas de las desviaciones espec\u00edficas del sistema.<\/p>\n

Los investigadores recopilaron datos para su m\u00e9todo generando muchos dise\u00f1os, que cubren una amplia gama de tama\u00f1os y formas de caracter\u00edsticas, que fabrican utilizando el sistema de fotolitograf\u00eda. Las estructuras finales son medidas y comparadas con las especificaciones de dise\u00f1o, para emparejar esos datos con el fin de utilizarlos para entrenar una red neuronal para su simulador digital.<\/p>\n

Componentes del simulador de litograf\u00eda digital<\/h2>\n

El simulador de litograf\u00eda digital consta de dos componentes separados: un modelo \u00f3ptico que captura c\u00f3mo se proyecta la luz sobre la superficie del dispositivo y un modelo resistente que muestra c\u00f3mo ocurre la reacci\u00f3n fotoqu\u00edmica para producir caracter\u00edsticas en la superficie.<\/p>\n

En una tarea posterior, los investigadores conectaron este simulador de fotolitograf\u00eda aprendido a un simulador basado en la f\u00edsica que predice c\u00f3mo se desempe\u00f1ar\u00e1 el dispositivo fabricado en esta tarea, por ejemplo, c\u00f3mo una lente difractiva difractar\u00e1 la luz que incide sobre ella.<\/p>\n

El usuario especifica los resultados que desea que logre un dispositivo. Posteriormente, estos dos simuladores trabajan juntos dentro de un marco m\u00e1s amplio que muestra al usuario c\u00f3mo hacer un dise\u00f1o que alcanzar\u00e1 esos objetivos de rendimiento.<\/p>\n

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