SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA YARIM O‘TKAZGICHLARDAGI DEFORMATSIYA JARAYONLARINI TAHLIL QILISH
Keywords:
Kalit so‘zlar: Sun’iy intellekt, yarim o‘tkazgichlar, deformatsiya, kremniy, marganes, Shottki diod, Hall effekti, elektrofizik xossalar, mashinali o‘rganish, nolinear modellashtirish., Ключевые слова: Искусственный интеллект, полупроводники, деформация, кремний, марганец, диод Шоттки, эффект Холла, электрофизические свойства, машинное обучение, нелинейное моделирование., Keywords: Artificial intelligence, semiconductors, deformation, silicon, manganese, Schottky diode, Hall effect, electrophysical properties, machine learning, nonlinear modeling.Abstract
Annotatsiya. Ushbu maqolada yarim o‘tkazgich materiallarda deformatsiya hodisalarini o‘rganishda sun’iy intellekt (AI) texnologiyalarini qo‘llash masalasi yoritilgan. Xususan, marganes bilan legirlangan kremniy va Shottki to‘siqli strukturalarning elektrofizik xossalariga tashqi omillar ta’siri tahlil qilingan. Hall effekti asosida parametrlarni aniqlash usullari ko‘rib chiqilib, o‘lchash jarayonlaridagi xatoliklarni kamaytirishda mashinali o‘rganish algoritmlarining imkoniyatlari yoritilgan. Sun’iy intellekt yordamida murakkab nolinear bog‘lanishlarni modellashtirish va material xossalarini oldindan bashorat qilish samaradorligi asoslab berilgan.
Аннотация. В данной статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта (AI) для исследования деформационных явлений в полупроводниковых материалах. В частности, анализируются электрофизические свойства кремния, легированного марганцем, и структур с барьером Шоттки под воздействием внешних факторов. Рассматриваются методы определения параметров на основе эффекта Холла и возможности алгоритмов машинного обучения для уменьшения погрешностей измерений. Обоснована эффективность использования искусственного интеллекта для моделирования нелинейных зависимостей и прогнозирования свойств материалов.
Abstract. This article discusses the application of artificial intelligence (AI) technologies in studying deformation phenomena in semiconductor materials. In particular, the electrophysical properties of manganese-doped silicon and Schottky barrier structures under external influences are analyzed. Methods for determining parameters based on the Hall effect and the potential of machine learning algorithms for reducing measurement errors are considered. The effectiveness of artificial intelligence in modeling complex nonlinear relationships and predicting material properties is demonstrated.
