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:
В НИУ ВШЭ выяснили, почему опытные читатели ошибаются в нестандартных фразах
Ученые Центра языка и мозга НИУ ВШЭ проверили, как люди понимают предложения, когда грамматика подсказывает одно, а жизненный опыт — другое. Участники эксперимента читали фразы о двух персонажах и отвечали, кто из них выполнил действие. Результаты показали, что более начитанные люди лучше справлялись с заданиями, в которых персонаж выполнял ожидаемое действие, но ошибались, когда действие персонажа шло вразрез с ожиданиями.Исследование опубликовано в журнале Quarterly Journal of Experimental Psychology. Работа выполнена при поддержке гранта РНФ.
«Погружение в машинное обучение — 2026»: от фундаментальных исследований до дискуссий о будущем ИИ
23–24 октября в Высшей школе экономики состоялась пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). За пять лет мероприятие выросло из камерной встречи исследователей в масштабную научную площадку, объединяющую ведущих специалистов по машинному обучению, молодых ученых, студентов и представителей технологических компаний. Юбилейный год стал новым этапом развития конференции: в программу вошли дискуссии с участием международных спикеров, обсуждение совместных исследовательских проектов и мини-курсы по актуальным направлениям искусственного интеллекта.
Мир ИИ: «Ответственность за принимаемые решения останется на людях»
В НИУ ВШЭ прошла V конференция «Погружение в машинное обучение». В ходе панельной дискуссии форума «Прорыв в области искусственного интеллекта: каким станет ИИ и кем станем мы?» эксперты поделились прогнозами, как изменятся наука и ИТ-индустрия через 5–10 лет и какие задачи по-прежнему останутся за человеком.
Программа ТОП ИТ «ПРО» НИУ ВШЭ: первые результаты и перспективные задачи
Программа топ-уровня в МИЭМ ВШЭ — это трек подготовки кадров для ИТ-отрасли, созданный в партнерстве с ведущими российскими технологическими компаниями на программе высшего образования «Информатика и вычислительная техника». На треке обучаются студенты, прошедшие дополнительный отбор с учетом требований индустрии и способные быстро вырасти до уровней мидл и сеньор. Учебный процесс выстроен вокруг конкретных инженерных ролей.
Плоская модель местности скрыла от симулятора потерю связи между машинами
Исследователи МИЭМ ВШЭ показали, что популярные симуляторы связи между автомобилями заметно переоценивают ее надежность, потому что считают рельеф местности плоским. Если учесть рельеф, мосты и туннели, доля потерянных соединений на горном серпантине вырастает с 21 до 30%, у эстакады — с 20 до 33%, а в туннеле — с нуля до 80%.Результаты опубликованы в журнале Future Transportation.
Будущее антропоморфных технологий для дома обсудили ученые на форсайт-сессии в НИУ ВШЭ
23–24 октября в НИУ ВШЭ прошла юбилейная, пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). На форсайт-сессии «Будущее антропоморфных технологий для дома» ученые искали ответы на вопросы, почему человекоподобный робот-помощник пока так и не стал нашей повседневной реальностью, что для этого должно измениться и кто будет отвечать за его ошибки.
«Надежный мост между лабораторным прототипом и работающим сервисом»
До конца года на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ будет завершена разработка третьей очереди системы SmartMLOps — корпоративной платформы, которая упрощает и ускоряет ввод ИИ-моделей в промышленную эксплуатацию. Работа ведется в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач». В чем уникальность новой системы и какие задачи она сможет решать, рассказал начальник отдела прикладных технологических решений Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ Хади Салех.
РНФ поддержал 26 научных проектов НИУ ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги конкурса на получение грантов «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами». Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 26 из Высшей школы экономики.
«Культура — это среда, из которой вырастают долгосрочные решения»
Одной из отличительных особенностей стратегического технологического проекта (СТП) «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования» является комплексное изучение изменений культуры и ценностей в ответ на новые вызовы. О роли культурных трансформаций в долгосрочном прогнозировании, появлении новых смыслов и сохранении культурного суверенитета в эпоху ИИ в интервью «Вышке.Главное» рассуждает заместитель директора Института исследований культуры НИУ ВШЭ Александр Сувалко.
Связь будущего: какие технологии 6G разрабатывают в ВШЭ
Связь шестого поколения 6G потребует новых устройств и технологий, и команда разработчиков НИУ ВШЭ трудится над решениями в области микроэлектроники и фотоники в рамках стратегического технологического проекта ВШЭ «Комплекс технологий доверенных систем связи 6G». В 2026 году исследователи создали модели и макеты устройств, проверили их характеристики экспериментально и договорились с индустриальными партнерами о форматах сотрудничества. Как разработки могут выйти за пределы лаборатории, «Вышке.Главное» рассказал координатор проекта, доцент департамента электронной инженерии МИЭМ ВШЭ Александр Шураков.