贝叶斯状态估计实现薄膜合成实时控制
材料科学
2025-01-31 v1
摘要
通过自主方法验证新预测材料的快速性质需要实时自适应控制方法，这些方法能利用物理知识，而大多数系统缺乏这一能力。本文展示了一种通过将现场光学诊断与贝叶斯状态估计方法相结合来实现薄膜合成实时控制的方法。我们为薄膜生长开发了物理模型，并应用 Direct Filter（DF）方法在脉冲激光沉积（PLD）过程中对过渡金属硫化物的核化和生长速率进行实时估计。我们在模拟数据和先前获取的 WSe 反射率数据上对该方法进行了验证，并最终在 various synthesis conditions 下的 1T-MoTe 生长中将该算法部署到自主 PLD 系统上。我们发现，DF 在生长早期稳健地估计生长参数，甚至在仅 15% 的单层面积覆盖率时也能实现。该方法为基于物理模型、现代数据同化方法和现场诊断融合的自适应薄膜生长控制开辟了新的机遇，旨在将合成轨迹控制向所需材料状态。
引用
@article{arxiv.2410.23895,
title = {Bayesian state estimation unlocks real-time control in thin film synthesis},
author = {Sumner B. Harris and Ruth Fajardo and Alexander A. Puretzky and Kai Xiao and Feng Bao and Rama K. Vasudevan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.23895},
year = {2025}
}