Des super-réseaux Si-Ge conçus par IA repoussent les limites du transport thermique

À l’échelle nanométrique, la chaleur est principalement transportée par les phonons, les quanta de vibration du réseau cristallin. Dans les super-réseaux constitués d’un empilement alterné de couches de silicium (Si) et de germanium (Ge), ces phonons peuvent soit se propager de manière cohérente comme des ondes, soit être diffusés par les interfaces entre matériaux. Comprendre et exploiter cette compétition est essentiel pour développer des dispositifs plus performants, qu’il s’agisse d’améliorer le refroidissement des composants électroniques ou d’optimiser les matériaux thermoélectriques.

Ces recherches ont été menées dans l'unité CNRS suivante :

• Institut des Matériaux, de Microélectronique et des Nanosciences de Provence (IM2NP, Aix-Marseille Université / CNRS)

Une collaboration entre des scientifiques français, et des scientifiques de l’Université de Saint-Jacques-de-Compostelle (Espagne) a développé une approche originale combinant la méthode quantique des fonctions de Green hors-équilibre (NEGF) et l’apprentissage automatique. Grâce à un réseau de neurones convolutif entraîné sur des milliers de simulations, les chercheurs ont pu explorer efficacement un espace de conception comprenant près de 800000 super-réseaux Si-Ge compatibles avec les contraintes expérimentales. Grâce à cette stratégie combinant intelligence artificielle et simulations quantiques, les chercheurs n'ont eu besoin d'évaluer directement qu'environ 1 200 structures, soit moins de 0.2 % de l'espace total des configurations possibles, réduisant drastiquement le coût total de calcul.

Les résultats montrent de façon surprenante que les structures les plus performantes ne sont pas nécessairement les structures périodiques. Les chercheurs ont mis en évidence que l’ordre local des couches, à l’échelle de quelques motifs élémentaires, contrôle fortement la conduction thermique. Certaines configurations identifiées par l’intelligence artificielle présentent une conductivité thermique jusqu’à 35 % plus faible que les structures graduées traditionnellement utilisées pour bloquer la chaleur, tandis que d’autres conduisent à une augmentation de plus de 30 % de la conductivité thermique par rapport aux meilleurs super-réseaux périodiques connus. Cette découverte remet ainsi en question l’idée largement admise selon laquelle la périodicité globale serait le principal facteur gouvernant le transport cohérent des phonons. Les travaux démontrent au contraire que des motifs locaux judicieusement organisés peuvent favoriser ou inhiber la propagation des vibrations du réseau avec une efficacité remarquable.

Au-delà du système Si-Ge étudié ici, cette approche ouvre la voie à une conception assistée par intelligence artificielle de matériaux nanostructurés aux propriétés thermiques sur mesure. Ces résultats pourraient contribuer au développement de nouvelles stratégies de gestion thermique pour les futurs composants électroniques, centres de calcul et dispositifs de conversion d’énergie. Ils sont publiés dans la revue npj Computational Materials.