Acelerando nanoescala X

1º de junho de 2023

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pela Academia Chinesa de Ciências

Pesquisadores do MIT e do Argonne National Laboratory desenvolveram uma técnica de aprendizado de máquina que pode acelerar bastante o processo de geração de imagens de raios X em nanoescala de circuitos integrados, revolucionando potencialmente a maneira como fabricamos e testamos eletrônicos.

Circuitos integrados, ou microchips, são os blocos de construção da eletrônica moderna, e sua miniaturização contínua levou a dispositivos cada vez mais complexos e poderosos. No entanto, à medida que os componentes desses microchips encolhem, torna-se mais difícil inspecioná-los e testá-los usando técnicas tradicionais de imagem.

Um método promissor para a geração de imagens de componentes em nanoescala é a tomografia pticográfica de raios-X síncrotron, que usa raios-X de alta energia para penetrar no material e criar imagens detalhadas da estrutura interna. No entanto, a geração de imagens de raios-X é um processo lento que requer posicionamento preciso da amostra e do detector e pode levar horas ou até dias para obter uma única reconstrução.

Para acelerar esse processo, os pesquisadores do MIT e Argonne recorreram ao aprendizado de máquina. Eles treinaram uma rede neural para prever reconstruções precisas dos objetos em uma fração do tempo que normalmente levaria. Sua rede é chamada de APT ou Ptycho-Tomography de atenção, que utiliza regularização prioritária na forma de padrões típicos encontrados em interiores de circuitos integrados e a física da propagação de raios-X através do objeto.

“A rede neural é capaz de aprender com uma pequena quantidade de dados e generalizar, o que nos permite criar imagens e reconstruir os circuitos integrados rapidamente”, disse Iksung Kang, principal autor do artigo. Os pesquisadores observaram que sua abordagem reduz significativamente a aquisição total de dados e o tempo de computação necessário para a geração de imagens. Eles testaram sua técnica em circuitos integrados reais e conseguiram capturar imagens detalhadas em apenas alguns minutos, em comparação com as horas que normalmente levariam.

"Este novo método pode ser uma solução eficaz para a garantia de qualidade", disseram eles. “Ao acelerar o processo de geração de imagens, também podemos permitir que os fabs se conectem a fontes de raios-X síncrotron”.

Os pesquisadores notaram que sua abordagem poderia ter implicações significativas para uma variedade de campos, incluindo ciência de materiais e imagens biológicas. "Nossa pesquisa aborda um desafio crítico em imagens de raios X não invasivas de objetos em nanoescala, como circuitos integrados", disse o principal autor. “Acreditamos que nossa estrutura de aprendizado de máquina assistida por física e que utiliza a atenção pode ser aplicável a outros ramos da geração de imagens em nanoescala”.

O trabalho está publicado na revista Light: Science & Applications.

Mais Informações: Iksung Kang et al, Ptycho-Tomography de atenção (APT) para imagens tridimensionais de raios X em nanoescala com aquisição de dados e tempo de computação mínimos, Light: Science & Applications (2023). DOI: 10.1038/s41377-023-01181-8

Informações do jornal:Luz: ciência e aplicações

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