新方法加速研发抗辐射芯片 以应对卫星长期运行需求

美国太平洋西北国家实验室（PNNL）的科学家正与具自主性的人工智能合作，致力于开发更轻、更耐用的卫星。这些科学家正在利用超智慧（SI）和自动化技术，加速研发“抗辐射”（rad-hard）材料，这些材料专为抵抗高辐射环境而设计，如太空和核反应堆。由于辐射引起的故障可能会延迟或取消任务，因此辐射硬化对于长达十年的作业至关重要。PNNL 的科学家艾琳·巴克（Erin Barker）表示：“太空是一个高度能量的环境，重离子和其他粒子不断轰击我们的设备。”

自主工作流程的出现，正值我们需要更好抗辐射测试技术的时刻。

研究人员正在研究层状氮化铝镓和氮化镓芯片，这些芯片为卫星、通信、雷达和电力系统提供动力。在微芯片进入太空之前，它们会在一个洁净的设施中生产，任何一粒微小的灰尘都可能导致立即失败。一旦被发射到太空，这些脆弱的微芯片便进入一个充满持续、无形辐射的危险环境。银河宇宙射线、重离子和接近光速的电子遍布宇宙。一旦暴露于不良环境，便可能导致卫星的记忆体混乱，使航天器偏离航道，或完全终止昂贵的气象或通信任务。

新技术加速抗辐射芯片研发

测试材料在太空环境中的表现长期以来都是一个缓慢而繁琐的过程。为了防止这些轨道灾难，PNNL 的研究人员正在改变我们保护太空电子设备的方式。这项新研究加速了使用名为 SciLink 的多代理人工智能系统开发抗辐射微芯片的进程。这个智能软件系统能在短短几小时内评估微观辐射损伤，取代了以往需要人类团队数周的分析工作。物理屏蔽或备用系统虽然能保护电子设备，但增加的重量会提升发射成本并降低整体任务效率。

因此，让微芯片本身具备抗辐射能力可能是一个更实用的解决方案。

SciLink 系统的运作方式

要实现这一目标，需要在极端模拟条件下测试由氮化铝镓和氮化镓制成的先进芯片。PNNL 的研究人员利用田纳西州大学的离子束实验，在几小时内模拟数年的宇宙辐射，生成大量复杂数据集。通常，整合来自原子探针成像和扫描透射电子显微镜等仪器的数据需要数周的时间。SciLink 将其人工智能代理组织成一个由三位“项目负责人”领导的企业层级，这些负责人监督实验分析、计划和计算模拟。

在互动会议中，这些人工智能负责人讨论假设、综合多仪器数据、评估损伤机制，并提出后续实验建议。PNNL 的科学家珍娜·波普（Jenna Pope）表示：“该系统使我们能够考虑所有测量结果，拼凑出发生了什么，了解损伤的原因。” 该人工智能还为每一个结论分配数值信心评分。在最近的测试中，SciLink 报告显示重离子主导了主要微芯片的损伤，信心评分达到 90%。

同时，对于质子引起的缺陷，SciLink 的信心评分则显示为 60%，这让研究人员清楚知道需要深入挖掘的方向。尽管自主工作流程的速度极快，专家们强调，人类仍然在设计实验、进行计算以及仔细检查人工智能发现的错误方面保持着重要角色。巴克甚至强调：“智能代理对我们的帮助巨大，但你不能仅仅关掉大脑。”

人工智能在抗辐射材料研发的应用

PNNL 的研究展示了人工智能在科学研究中的潜力，特别是在抗辐射材料的开发上。随着太空任务对电子设备的耐用性需求增加，传统的测试方法已无法满足效率需求。SciLink 系统的引入不仅加快了数据分析的速度，也提高了对辐射损伤的理解。这种新方法的成功，可能会推动未来在其他领域的应用，显示出人工智能在科研上的重要性和潜力。