AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-19

सतही अभिक्रियाओं से अवरोधक कवरेज तक: क्षेत्र-चयनात्मक परमाण्विक परत निक्षेपण का मशीन-लर्निंग-सहायित संगणनात्मक अध्ययन

मूल शीर्षक: From Surface Reactions to Inhibitor Coverage: A Machine-Learning-Assisted Computational Study of Area-Selective Atomic Layer Deposition

क्षेत्र-चयनात्मक परमाणु परत निक्षेपण (AS-ALD) में सतह अवरोधन को अनुकूलित करने के लिए अवरोधक आवरण का पूर्वानुमान आवश्यक है। लेखकों ने अनाकार SiO2 पर अवरोधक अधिशोषण और पूर्ववर्ती अवरोधन का अध्ययन करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित सार्वभौमिक मशीन-लर्निंग अंतरापरमाण्विक विभव को ऑफ-लैटिस ग्रैंड कैनोनिकल मोंटे कार्लो सिमुलेशनों के साथ संयोजित किया। सिलानॉल समूह प्राथमिक अधिशोषण स्थल थे, और समान खंड बनाने वाले अवरोधक भी अक्षत अणुओं की त्रिविम बाधाओं के कारण आवरण में भिन्न हो सकते थे।

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