[ca] La miniaturització en ciència de materials, especialment en semiconductors, necessita una caracterització precisa. Aquesta necessitat es fa més evident amb l'aparició de la computació neuromòrfica i quàntica. Correlacionar la qualitat dels materials amb el rendiment dels dispositius miniaturitzats és un repte, destacant la necessitat de nanoscòpia avançada. La microscòpia electrònica de transmissió d'escaneig (STEM) és essencial per vincular arranjaments atòmics amb propietats dels dispositius, tot i que encara hi ha reptes per resoldre. Entre altres, ens centrarem en els següents reptes clau que acompanyen la tècnica des de la seva creació: (1) la falta de significació estadística a causa d'una àrea d'anàlisi limitada, que requereixen repetició i el seu conseqüent cost, (2) la lentitud inherent del procés global de caracterització, des del dispositiu fins als resultats analitzats, que compromet la significació estadística per a resultats més ràpids, (3) l'existència de molts dominis de coneixement sense dominar, com ara revelar propietats físiques en base a espectroscòpia, i (4) comprendre i mesurar l'impacte del procés de caracterització en com observem la realitat. Abordar aquests reptes és crucial per millorar la precisió i l'eficiència en la caracterització (S)TEM de nanodispositius. La recerca d'aquesta tesi té com a objectiu abordar aquests reptes de (S)TEM utilitzant eines avançades d'anàlisi de dades i modelització, amb un enfocament particular en l'aprenentatge automàtic/aprenentatge profund (ML/DL) i en algorismes d'intel·ligència artificial (AI). Mentre que els mètodes de càlcul tradicionals han experimentat un desenvolupament significatiu en (S)TEM, ML/DL i AI ofereixen alternatives molt prometedores per automatitzar l'anàlisi i l'adquisició de dades. A més, aquests mètodes avançats també poden revelar patrons ocults en les dades, contribuint a una generació de coneixement sense precedents, inaccessible via intervenció manual. La nostra motivació científica es basa en els dispositius quàntics, que es beneficiarien immediatament i de manera significativa del fet de superar amb èxit els reptes esmentats. Tanmateix, el focus principal de la tesi doctoral és l'ús de mètodes relacionats amb la IA per abordar aquests reptes, amb la intenció d'assolir un impacte molt més enllà dels dispositius quàntics que motiven el treball. En aquest sentit, la tesi doctoral es divideix en cinc capítols. Els dos primers capítols estableixen la motivació i els fonaments bibliogràfics (Introducció) i descriuen els pilars metodològics que permetran posteriorment les troballes descrites al llarg de la tesi (Metodologia). Tanmateix, la recerca principal es presenta en els tres capítols de resultats clau: El Capítol 3 es centra en la caracterització estructural de dispositius quàntics basats en Si/Ge. Avalua aquests dispositius i correlaciona la seva estructura amb el seu rendiment. També identifica els requisits per a la microscòpia electrònica de transmissió moderna per entendre aquests dispositius, formant la base per a fluxos de treball automatitzats en capítols posteriors. El Capítol 4 abraça la revolució de la IA en l'anàlisi de dades de microscòpia electrònica en ciència dels materials. Introdueix un flux de treball d'anàlisi de dades de principi a fi que automatitza i generalitza la caracterització estructural per a dispositius en plataformes de materials i utilitza aquestes dades per crear models de dispositius altament precisos per a simulacions teòriques. La validesa d'aquest flux de treball es demostra a través de diverses configuracions, tipus i aplicacions de dispositius. El Capítol 5 té com a objectiu caracteritzar la banda prohibida dels semiconductors a alta resolució espacial, una propietat crucial que regeix les seves propietats funcionals. Proposa una metodologia per entendre la seva distribució espacial i el seu impacte en les propietats optoelectròniques del dispositiu. També introdueix una solució semi-automatitzada per a salvar la bretxa entre els buits de banda mesurats experimentalment i els simulats a partir de models.

[es] La miniaturización en ciencia de materiales exige precisión en la caracterización de semiconductores. La calidad es crucial para la computación clásica y cuántica. Por eso, correlacionar calidad con rendimiento es desafiante con la miniaturización. La microscopía electrónica de transmisión (STEM) es vital para vincular distribuciones atómicas con propiedades de dispositivos, aunque persisten desafíos. Entre otros, nos centraremos en los siguientes desafíos clave que acompañan a la técnica desde su creación. (1) La falta de significación estadística debido a un área de análisis limitada, lo que requiere repetición y su consecuente costo, (2) la lentitud inherente del proceso global de caracterización, desde el dispositivo hasta los resultados analizados, lo que compromete la significación y el rendimiento, (3) la existencia de dominios de conocimiento sin dominar, como revelar propiedades físicas en base a espectroscopia, y (4) comprender y medir el impacto del proceso de caracterización en cómo observamos la realidad. Abordar estos desafíos es crucial para mejorar el rendimiento en la caracterización (S)TEM de nanodispositivos. La investigación de esta tesis tiene como objetivo abordar estos desafíos en (S)TEM utilizando herramientas avanzadas de análisis de datos y modelado, con un enfoque particular en el aprendizaje automático/aprendizaje profundo (ML/DL) y en algoritmos de inteligencia artificial (IA). Mientras que los métodos de cálculo tradicionales han experimentado un desarrollo significativo en (S)TEM, ML/DL y IA ofrecen alternativas muy prometedoras para automatizar el análisis y la adquisición de datos. Además, estos métodos avanzados también pueden revelar patrones ocultos en los datos, contribuyendo a una generación de conocimiento sin precedentes, inaccesible a través de la intervención manual. Nuestra motivación científica se basa en los dispositivos cuánticos, que se beneficiarían de manera inmediata y significativa de superar con éxito los desafíos mencionados. Sin embargo, el enfoque principal de la tesis doctoral es el uso de métodos relacionados con la IA para abordar estos desafíos, con la intención de lograr un impacto mucho más allá de los dispositivos cuánticos que motivan el trabajo. En este sentido, la tesis doctoral se divide en cinco capítulos. Los dos primeros capítulos establecen la motivación y los fundamentos bibliográficos (Introducción) y describen los pilares metodológicos que permitirán posteriormente los hallazgos descritos a lo largo de la tesis (Metodología). Sin embargo, la investigación principal se presenta en los tres capítulos de resultados clave: El Capítulo 3 se centra en la caracterización estructural de dispositivos cuánticos basados en Si/Ge. Evalúa estos dispositivos y correlaciona su estructura con su rendimiento. También identifica los requisitos para la microscopía electrónica de transmisión moderna para entender estos dispositivos, formando la base para flujos de trabajo automatizados en capítulos posteriores. El Capítulo 4 abraza la revolución de la IA en el análisis de datos de microscopía electrónica en ciencia de materiales. Introduce un flujo de trabajo de análisis de datos de principio a fin de que automatiza y generaliza la caracterización estructural para dispositivos en plataformas de materiales y utiliza estos datos para crear modelos de dispositivos altamente precisos para simulaciones teóricas. La validez de este flujo de trabajo se demuestra a través de diversas configuraciones, tipos y aplicaciones de dispositivos. El Capítulo 5 tiene como objetivo caracterizar la banda prohibida de los semiconductores a alta resolución espacial, una propiedad crucial que rige sus propiedades funcionales. Propone una metodología para entender la distribución espacial de la banda prohibida y su impacto en las propiedades optoelectrónicas del dispositivo. También introduce una solución semi-automatizada para salvar la brecha entre los vacíos de banda medidos experimentalmente y los simulados a partir de modelos.