• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Физики ВШЭ и ФИАН научились «фотографировать» звук, чтобы тестировать материалы для связи 6G

Физики ВШЭ и ФИАН научились «фотографировать» звук, чтобы тестировать материалы для связи 6G

© iStock

Ученые НИУ ВШЭ совместно с коллегами из Физического института имени П.Н. Лебедева РАН разработали метод, который позволяет быстро оценить, насколько прочно пленка сцеплена с подложкой. Это важно для создания сверхвысокочастотных акустических фильтров — ключевых элементов связи нового поколения 5G и 6G. Возможность измерить поперечную жесткость сцепления между пленкой из двумерного материала и подложкой таким способом получена впервые. Результаты исследования опубликованы в журнале Applied Physics Letters.

Чтобы передать данные на высокой скорости, современные смартфоны используют фильтры, которые превращают электромагнитный сигнал в ультразвук и обратно. Это помогает отсеивать помехи. По мере повышения частот связи предлагаются новые типы таких фильтров, например на основе акустоэлектрических эффектов. Практически любые приборы современной электроники представляют собой элементы из пленок на подложке. Проблема в том, что на высоких частотах в несколько гигагерц или десятков гигагерц поведение ультразвука на границе этих материалов предсказать почти невозможно. Именно в этом диапазоне работает связь 5G и будущего 6G. 

На более низких частотах можно считать, что для распространения звука контакт пленки с подложкой идеален, но с повышением частоты микроскопическое проскальзывание пленки из-за недостаточной поперечной жесткости контакта  приводит к тому, что фильтр не пропускает сигнал, а разработчики чипов смогут узнать об этом только после многомиллионных затрат.

Ученые ФИАН совместно с ведущим научным сотрудником Международной лаборатории физики конденсированного состояния, профессором факультета физики НИУ ВШЭ Александром Кунцевичем предложили способ проверить качество контакта еще до сборки прибора. Вместо создания дорогих прототипов они предлагают использовать тестирование материалов с помощью коротких лазерных импульсов.

Ученые работали с образцом из кварцевого стекла, на которое перенесли чешуйку нитрида бора толщиной 600 нанометров. Они сфокусировали на его поверхности инфракрасный лазерный импульс. Лазер нагрел крошечную область, и по материалу побежала поверхностная акустическая волна.

Александр Кунцевич

«Когда в воду бросают камешки, по ее поверхности расходятся волны в виде концентрических окружностей. Это поверхностные волны. Примерно такие же волны могут бегать по поверхности твердых тел, они называются поверхностными акустическими рэлеевскими волнами», — пояснил Александр Кунцевич.

Такие волны сложно увидеть глазом, так как скорость их распространения большая, а амплитуда обычно очень маленькая. Тем не менее эти волны несут много важной физической информации о материале, по которому они распространяются. Например, по изменению скорости волны и ее формы можно судить об упругих свойствах материала и о том, насколько жестко тонкая пленка сцеплена с подложкой, что и нужно было узнать ученым.

«При помощи второго луча мы сделали моментальный снимок волны. Первый импульс, как удар по поверхности, возбудил звук. Второй импульс мы направили на ту же поверхность спустя доли наносекунды после первого. Этот луч просканировал поверхность с шагом 0,5 микрометра. Отражение этого луча менялось в зависимости от того, приподнялся участок поверхности или опустился под действием проходящей волны. Собрав эти данные воедино, мы восстановили точную карту вертикальных смещений — по сути, получили замороженный портрет бегущей волны», — рассказал ученый.

При этом сама структура осталась неповрежденной: метод не разрушил ни пленку, ни подложку. Полученное изображение ученые проанализировали при помощи математической модели, которая позволила определить зависимость скорости звука от длины волны. По тому, как скорость меняется с частотой, можно определить, как сцеплены пленка и подложка. По степени искажения волны авторы рассчитали два параметра жесткости связи: вертикальную (на отрыв) и поперечную (на сдвиг). Оказалось, что наиболее существенной является та, которая отвечает за скольжение пленки вбок и которую раньше измерить не удавалось.

Умея определять параметры межслоевой жесткости, инженеры смогут заранее отбраковывать неудачные материалы и отрабатывать технологические процессы для создания сверхвысокочастотных фильтров. Разработанный метод также пригодится для разработки акустических метаматериалов — искусственных структур, которые позволяют управлять звуком заданным образом.

«Создать прибор и убедиться, что он не работает из-за плохого акустического согласования, — неприятно и крайне затратно. Гораздо лучше тестировать заранее взаимодействие различных пар материалов, а потом уже пытаться создать из них прибор. Наша методика быстрая, полностью оптическая и неразрушающая. Она позволяет проверить контакт материалов до того, как из них сделали устройство, и подобрать оптимальную пару для работы на гигагерцовых частотах», — подытожил Александр Кунцевич.

Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда.

Вам также может быть интересно:

В НИУ ВШЭ создали базу данных по производственным цепочкам мирового ВПК

Институт мировой военной экономики и стратегии (ИМВЭС) НИУ ВШЭ разработал новый аналитический инструмент для изучения оборонной промышленности зарубежных стран. База данных «Производственные цепочки мирового ВПК» показывает взаимосвязи между производителями на разных уровнях — от конечных систем до комплектующих.

Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар

Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.

В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.

«Дни компьютерных наук год от года становятся масштабнее, и это отражает развитие ФКН»

Прошедший недавно в корпусе НИУ ВШЭ на Покровке фестиваль «Дни компьютерных наук» (ДКН) стал главной точкой притяжения для всех, кто интересуется технологиями. Событие, организованное факультетом компьютерных наук (ФКН) Вышки совместно с партнерами, собрало около трех тысяч участников: студентов, абитуриентов, выпускников, преподавателей и экспертов индустрии.

МИЭМ ВШЭ и АО «Нанотроника» запускают совместную мастерскую электронного машиностроения

Под руководством экспертов компании студенты будут решать задачи, связанные с улучшением характеристик устройств для электронного машиностроения. Среди них — моделирование физических и технологических процессов, расчет, конструирование и автоматизация систем, подсистем и элементов технологического и контрольно-измерительного оборудования, сбор данных, метрологические задачи.

Технодень МИЭМ ВШЭ: праздник технологий и старт новых партнерств

В атриуме на Покровке прошел масштабный фестиваль технологических решений инженерных проектных команд Московского института электроники и математики ВШЭ, где были представлены лучшие студенческие разработки и совместные мастерские МИЭМ и партнеров. Кроме того, в рамках события прошел круглый стол, посвященный вопросам инженерного образования, и были подписаны новые соглашения о сотрудничестве с компаниями – технологическими лидерами в своих отраслях деятельности.

Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора

НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.

НИУ ВШЭ второй год подряд на первом месте рейтинга вузов Альянса в сфере ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал рейтинг российских высших учебных заведений по качеству подготовки кадров для работы с ИИ. Высшая школа экономики второй год занимает первую строчку рейтинга, оставаясь единственным университетом в категории A++.

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ВШЭ представил платформу предиктивной аналитики для бизнеса

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал Predict Core — унифицированное алгоритмическое ядро предиктивной аналитики. Платформа переводит работу с данными из режима отчетности постфактум в управленческую привычку с прогнозами, интерпретацией и понятным следом, показывающим, как была получена эта цифра.

НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома

НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.