DEVICES 2
الأبحاث الخاصة بالجرافين و ال CNT و ال memristors و ال FeRAM و ال Spintronics و ال STO و ال 2D Electronics عموماً و غيرها تقع تحت النوع ده.
كثير من الأبحاث شغالة حالياً في المجال ده في جامعات كثير، لكن لازم نوضح إن الريسيرش كله لحد دلوقتي موصلش لحاجة مفيدة غير بيان ان معظم الحاجات دي نشر هتوصل المطلوبة منها و ان كان فيها مزايا عن ال CMOS زي ال non volatility. اللهم الا ال Phase change memories و ال memristors اللي ابتدا يظهر منهم شعار ممكن الاستفادة العملية منه في الً memories.
الريسيرش في الحاجات دي بينقسم عملي و نظري، وتقسيم ثاني خواص فيزيائية و تطبيقات هندسية. معظم الشغل الناجح حالياً فيه هو الخواص الفيزيائية و النظري لإن لحد دلوقتي المواد دي لسة في كثير من خواصها تحت الدراسة و البحث.
من الناحية العملية كثير من الشغل بيوصل ان الكوادر ممكن متكونش مفيدة و في الآخر كثير من الأبحاث بيتوصل الى عدم جدوى المادة - و ده كويس و مفيد في حد ذاته و إن كان غير المتعارف علي بين طلبة الهندسة اللي عادةً بيتكلموا عن تحسين performance او أفكار تطبيقية بعد متر يكون مرت اثبات جدوى تكنولوجيا آور طريقة معينة. يعنيً ممكن ٩٠٪ من الابحاثً تكون مجرد إثبات عدم جدوى او بيان قصور و ده مهم في حد ذاته. ومهم تكون عندك أمانة في تقييم النتائج و معرفة إن نتائج السلب و الإيجاب على قدر متساوي من الأهمية.
بالنسبة لطبيعة الابحاث العملي -و ده صميم الرسالة عندي- فلازم التأكيد إن كل خطوة تصنيع عملي ممكن تاخد شهور علشان تتظبط و تشتغل و فيهاالفشل اكثر من النجاح و لازم يكون فيها عقلية تقبل التعلم من الفشل و الخطأ لإن أكبر كم خبرة هتتعلمه هو هيكون من التعلم من "كنز" أخطائك غير طبعاً الكم المهول اللي تعلمه لو الدنيا اشتغلت 
لازم برضه تكون فاهم نكر لازم تتعلم كويس طرق التصنيع و النظري اللي وراهاً غير النظري الخاص بالتعامل الاحصائي مع البيانات و نتائج القياس و طرق الً automation و التحكم في أجهزة القياس.
الشغل جميل و ممتع بس متعب. و لازم تتقبل طبيعته التجريبية الiterative و بذل مجهود في تحليل البيانات و الأعلم من من الأخطاء.
فيه ناس ممكن تقول إنها هتكون أذكى من كدة و مش هتقع في أخطاء، بس الحقيقة إن دي طبيعة الشغل و المجال فالذكاء إنك تكون عارف كدة و تبقى جاهز.
تعليقات
إرسال تعليق