基于机器学习的软等离子体蚀刻技术，用于生物功能性有机半导体薄膜的精密结构化制备

原位深度分辨分析技术通过软等离子体刻蚀与实时光谱学结合，利用贝叶斯优化CNN-LSTM网络实现亚纳米级参数预测，提升有机半导体载流子迁移率42%，降低界面陷阱密度至1011 cm?2 eV以下，揭示薄膜垂直组成梯度及空间电荷调控机制，为有机光伏器件和柔性电子提供分子级设计平台。

　　

本研究开创了一种新颖的原位策略，通过将软等离子体刻蚀技术与实时光谱分析相结合，实现对有机薄膜的深度分辨分析。该方法通过结合贝叶斯优化的CNN-LSTM神经网络和光谱重建算法，实现了分子级别的选择性。我们建立了一个闭环优化框架，能够以亚纳米级的精度预测刻蚀参数，从而将载流子迁移率提高了42%，并将界面陷阱密度降低到每平方厘米10¹¹电子伏特以下。深度分辨光谱分析成功揭示了混合薄膜中的垂直成分梯度，并量化了晶体管中的空间电荷调控机制。这一方法为优化有机光伏材料中的激子分布、提高柔性电子产品的电荷传输性能以及推进高性能有机半导体器件的分子级设计提供了一个通用平台。