Aceleración de nanoescala X

1 de junio de 2023

Este artículo ha sido revisado de acuerdo con el proceso editorial y las políticas de Science X. Los editores han destacado los siguientes atributos al tiempo que garantizan la credibilidad del contenido:

comprobado

publicación revisada por pares

fuente confiable

corregir

por la Academia China de Ciencias

Investigadores del MIT y el Laboratorio Nacional de Argonne han desarrollado una técnica de aprendizaje automático que podría acelerar en gran medida el proceso de obtención de imágenes de rayos X a nanoescala de circuitos integrados, lo que podría revolucionar la forma en que fabricamos y probamos la electrónica.

Los circuitos integrados, o microchips, son los componentes básicos de la electrónica moderna, y su continua miniaturización ha dado lugar a dispositivos cada vez más complejos y potentes. Sin embargo, a medida que los componentes de estos microchips se encogen, se vuelve más difícil inspeccionarlos y probarlos utilizando las técnicas de imagen tradicionales.

Un método prometedor para obtener imágenes de componentes a nanoescala es la tomografía pticográfica de rayos X sincrotrón, que utiliza rayos X de alta energía para penetrar el material y crear imágenes detalladas de la estructura interna. Sin embargo, la obtención de imágenes por rayos X es un proceso lento que requiere un posicionamiento preciso de la muestra y el detector, y puede llevar horas o incluso días obtener una sola reconstrucción.

Para acelerar este proceso, los investigadores del MIT y Argonne recurrieron al aprendizaje automático. Entrenaron una red neuronal para predecir reconstrucciones precisas de los objetos en una fracción del tiempo que normalmente tomaría. Su red se llama APT o Attentional Ptycho-Tomography, que utiliza antecedentes de regularización en forma de patrones típicos que se encuentran en los interiores de los circuitos integrados y la física de la propagación de rayos X a través del objeto.

"La red neuronal puede aprender de una pequeña cantidad de datos y generalizar, lo que nos permite generar imágenes y reconstruir los circuitos integrados rápidamente", dijo Iksung Kang, autor principal del artículo. Los investigadores notaron que su enfoque reduce significativamente la adquisición total de datos y el tiempo de cálculo necesario para la obtención de imágenes. Probaron su técnica en circuitos integrados reales y pudieron capturar imágenes detalladas en solo unos minutos, en comparación con las horas que normalmente tomaría.

“Este nuevo método podría ser una solución efectiva para el aseguramiento de la calidad”, dijeron. "Al acelerar el proceso de creación de imágenes, también podemos permitir que las fábricas se conecten a fuentes de rayos X sincrotrón".

Los investigadores notaron que su enfoque podría tener implicaciones significativas para una variedad de campos, incluida la ciencia de los materiales y la imagenología biológica. "Nuestra investigación aborda un desafío crítico en la obtención de imágenes de rayos X no invasivos de objetos a nanoescala, como los circuitos integrados", dijo el autor principal. "Creemos que nuestro marco de aprendizaje automático asistido por la física y que utiliza la atención podría aplicarse a otras ramas de la imagen a nanoescala".

El trabajo se publica en la revista Light: Science & Applications.

Más información: Iksung Kang et al, Ptycho-Tomography atencional (APT) para imágenes tridimensionales de rayos X a nanoescala con adquisición de datos y tiempo de cálculo mínimos, Light: Science & Applications (2023). DOI: 10.1038/s41377-023-01181-8

Información del diario:Luz: ciencia y aplicaciones

Proporcionado por la Academia de Ciencias de China