Un team di ricercatori giapponesi dell'Università di Tsukuba ha messo a punto un sistema innovativo che potrebbe rivoluzionare il controllo dei processi produttivi di film sottili metallici. La tecnica, basata sull'intelligenza artificiale, consente di monitorare in tempo reale lo stato di ossidazione e la velocità di crescita degli strati di ossido di ferro durante la loro deposizione, superando uno dei limiti principali di questa tecnologia manifatturiera. L'applicazione del machine learning all'analisi degli spettri di emissione del plasma apre prospettive concrete per l'industria elettronica e dei materiali energetici.
Il metodo della deposizione reattiva mediante sputtering rappresenta una tecnica versatile e ampiamente utilizzata per creare rivestimenti sottili di ossidi e nitruri metallici, componenti essenziali di dispositivi elettronici e sistemi per l'energia. Il processo prevede che un metallo bersaglio reagisca con gas come ossigeno o azoto all'interno di un ambiente al plasma. Tuttavia, questa metodologia presenta una criticità intrinseca: la superficie del materiale bersaglio può passare repentinamente da uno stato metallico a uno stato di composto chimico, provocando oscillazioni significative sia nella velocità di deposizione che nella composizione del film.
Fino ad oggi, gli strumenti disponibili per monitorare in diretta lo stato chimico del materiale durante la formazione del rivestimento sono risultati limitati e poco efficaci. I metodi tradizionali si basano tipicamente sull'osservazione di specifiche linee spettrali o sull'impiego di cristalli di quarzo, approcci che non forniscono un quadro completo del processo in corso. Questa lacuna tecnologica ha rappresentato un ostacolo significativo per ottimizzare la qualità e le prestazioni dei film sottili prodotti industrialmente.
La soluzione proposta dal gruppo di ricerca giapponese si basa sull'analisi delle componenti principali, una tecnica statistica di machine learning applicata all'enorme quantità di dati contenuti negli spettri di emissione generati dal plasma durante lo sputtering reattivo. I risultati dello studio, pubblicati sulla rivista Science and Technology of Advanced Materials: Methods, dimostrano che è possibile identificare con precisione lo stato di valenza degli ossidi di ferro utilizzando esclusivamente le prime due componenti principali estratte dagli spettri completi.
La caratteristica distintiva di questo approccio risiede nella capacità di sfruttare l'informazione contenuta nell'intero spettro di lunghezze d'onda, anziché limitarsi a misurazioni puntuali. Gli scienziati hanno inoltre dimostrato che è possibile ricostruire spettri rappresentativi corrispondenti ai diversi stati di valenza combinando le componenti principali che caratterizzano ciascuna fase dell'ossido. Questo conferisce al metodo una particolare efficacia nell'identificazione dei materiali durante la loro formazione.
Oltre all'identificazione dello stato chimico, il sistema sviluppato dai ricercatori dell'Università di Tsukuba si è rivelato capace di prevedere con elevata precisione anche la velocità di crescita del film. Questa doppia capacità di monitoraggio rappresenta un significativo passo avanti rispetto alle tecnologie esistenti, che raramente riescono a fornire simultaneamente informazioni accurate su composizione e velocità di deposizione.
Le implicazioni pratiche di questa innovazione si estendono ben oltre il caso specifico degli ossidi di ferro. Il metodo potrebbe infatti essere adattato ad altri materiali, compresi ossidi e nitruri metallici differenti, ampliando notevolmente il suo campo di applicazione. Gli stessi autori della ricerca sottolineano come questa tecnologia possa migliorare la comprensione fondamentale dei processi di sputtering reattivo e funzionare al contempo come strumento di controllo in tempo reale nelle linee produttive.
L'integrazione futura di questo sistema con piattaforme di controllo automatizzato potrebbe trasformare radicalmente l'efficienza della produzione di materiali elettronici e dispositivi energetici. La possibilità di regolare istantaneamente i parametri di deposizione in risposta alle informazioni fornite dall'analisi spettrale basata su intelligenza artificiale promette di ridurre gli scarti di produzione e di garantire una qualità più uniforme dei componenti fabbricati. Si tratta di un progresso tecnologico che coniuga ricerca fondamentale e applicazioni industriali concrete, tipico dell'approccio giapponese all'innovazione nei materiali avanzati.