在日新月异的半导体行业，对微型化的不懈追求推动了对创新材料的迫切需求。随着我们逼近2纳米制程节点，并探索先进的3D架构，现有材料的局限性日益凸显。传统的材料发现方法——往往依赖于直觉、试错和大量的实验室实验——已被证明速度太慢且成本过高，无法跟上这个快速发展的行业需求。因此，一个显著的转变正在发生，即利用人工智能 (AI) 的强大力量来加速下一代材料的识别和开发。未来芯片制造的竞争优势将高度依赖于快速迭代和发现这些新型材料的能力。
人工智能在该领域的核心优势在于其快速迭代的能力。与受时间和资源限制的研究人员不同，人工智能算法可以以前所未有的速度分析庞大的数据集、模拟材料属性并提出新的候选材料。随着2纳米尺度材料的要求变得越来越复杂，这一点尤为关键。这个尺度的器件不仅需要更薄、更快的材料，还需要表现出卓越的热效率，以管理密集堆积的晶体管产生的热量。逐一合成和测试材料的传统方法是不可持续的。然而，人工智能可以筛选无数的可能性，预测哪些元素和结构的组合最有可能产生所需的特性。生成式人工智能的出现进一步增强了这种预测能力，它可以提出完全新颖的材料候选物，而这些候选物可能无法通过传统方法来考虑。像MatterGen这样的平台就是例证，它可以生成具有特定、预定义属性的材料，从而开启了超越当前已知材料前景的可能性。
此外，人工智能与其他先进计算技术的集成正在放大其影响。例如，量子计算被用于筛选出人工智能提出的最具可行性的候选者，从而更准确地评估它们的潜力。人工智能和量子计算之间的这种协同作用解决了材料发现中的一个关键挑战：对控制材料行为的复杂量子力学相互作用的精确建模。准确预测这些相互作用的能力对于识别具有所需电子、磁性和机械性能的材料至关重要。除了量子计算，人工智能还与高通量模拟相结合，从而实现材料性能评估过程的自动化和并行化。这使得该领域从手动、串行实验转向更高效、数据驱动的方法。结果是时间和成本的大幅降低，使研究人员能够探索更广泛的材料并加速创新周期。
人工智能驱动的材料发现的影响超出了2纳米时代的直接需求。最近的突破，例如谷歌DeepMind的GNoME项目，展示了发现数百万种具有潜在变革性应用的新材料的潜力。GNoME已经确定了220万种稳定的材料，包括超导体、下一代电池以及其他可能彻底改变各个行业的技术的候选材料。这突显了人工智能在材料科学中更广泛的意义，从渐进式改进转向实现全新的技术范例。新的材料市场正等待着颠覆，数据驱动的发现和自动化设备集成正在成为研发的新标准。制造商已经在加速2纳米甚至亚2纳米技术的产能扩张，预计最早在2028年实现1.4纳米技术的商业化生产，进一步强调了这种人工智能驱动的革命的紧迫性和重要性。人工智能、材料科学和先进计算的融合正在开启硬件创造的黄金时代，为创新和技术进步提供了前所未有的机会。
总之，人工智能融入材料发现不再是未来的前景，而是当今的必需品。2纳米节点及以后带来的挑战要求在材料识别和开发方式上进行范式转变。人工智能快速迭代、预测材料特性以及与量子计算等先进计算技术集成的能力已被证明是无价的。从优化移动处理器和存储芯片的材料到释放超导体和先进电池等全新技术的潜力，人工智能有望改变材料科学并推动电子行业及其他领域的下一波创新浪潮。材料发现的未来无疑与人工智能的持续进步和应用交织在一起。
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