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

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:
МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры
Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.
Лев Толстой и спецификации, контрапункт и инклюзивность ИИ: в НИУ ВШЭ обсудили вайбкодинг
В НИУ ВШЭ прошла первая международная конференция по вайбкодингу VIBE CODING RUSSIA 2026. Более 450 ее участников, спикеров из университетов, банков, телекома, кибербезопасности и самих вайбкодеров, обсудили, как ИИ сокращает путь от научного результата к продукту и кто отвечает за код, который пишет алгоритм.
Проект НИУ ВШЭ CheckAI победил на престижной премии BISA
НИУ ВШЭ укрепляет лидерские позиции в сфере отечественной кибернетической безопасности и искусственного интеллекта. Проект Вышки CheckAI под руководством Антона Сергеева, директора Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ ВШЭ, одержал победу на престижной профессиональной премии BISA «За вклад в безопасность цифрового будущего». Инновационная разработка была признана лучшей в номинации «Лучший проект — сервисы цифрового будущего».
В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран
Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.
НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов
НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.


