Поскольку транзисторы продолжают миниатюризироваться, каналы, по которым они проводят ток, становятся все уже и уже, что требует дальнейшего использования материалов с высокой подвижностью электронов.Двумерные материалы, такие как дисульфид молибдена, идеально подходят для высокой подвижности электронов, но при соединении с металлическими проводами на границе контакта образуется барьер Шоттки - явление, которое препятствует потоку заряда.
В мае 2021 года совместная исследовательская группа под руководством Массачусетского технологического института при участии TSMC и других подтвердила, что использование полуметаллического висмута в сочетании с правильным расположением двух материалов может снизить контактное сопротивление между проводом и устройством. , тем самым устраняя эту проблему., помогая решить сложнейшие задачи полупроводников размером менее 1 нанометра.
Команда Массачусетского технологического института обнаружила, что сочетание электродов с полуметаллическим висмутом на двумерном материале может значительно снизить сопротивление и увеличить ток передачи.Затем отдел технических исследований TSMC оптимизировал процесс осаждения висмута.Наконец, команда Национального Тайваньского университета использовала «систему литографии с ионно-лучевым гелием», чтобы успешно уменьшить канал компонента до нанометрового размера.
После использования висмута в качестве ключевой структуры контактного электрода производительность транзистора из двумерного материала не только сравнима с производительностью полупроводников на основе кремния, но также совместима с современной основной технологией обработки на основе кремния, что поможет выйти за пределы закона Мура в будущем.Этот технологический прорыв решит основную проблему появления в отрасли двумерных полупроводников и станет важной вехой для дальнейшего развития интегральных схем в эпоху после Мура.
Кроме того, использование вычислительного материаловедения для разработки новых алгоритмов для ускорения открытия новых материалов также является горячей точкой в текущей разработке материалов.Например, в январе 2021 года Лаборатория Эймса Министерства энергетики США опубликовала статью об алгоритме «Поиск кукушки» в журнале «Natural Computing Science».Этот новый алгоритм может искать сплавы с высокой энтропией.время от недель до секунд.Алгоритм машинного обучения, разработанный Национальной лабораторией Сандия в США, в 40 000 раз быстрее обычных методов, сокращая цикл проектирования технологии материалов почти на год.В апреле 2021 года исследователи из Ливерпульского университета в Великобритании разработали робота, который может самостоятельно проектировать маршруты химических реакций в течение 8 дней, проводить 688 экспериментов и находить эффективный катализатор для улучшения фотокаталитических характеристик полимеров.
Чтобы сделать это вручную, требуются месяцы.Университет Осаки, Япония, используя 1200 материалов фотоэлектрических элементов в качестве базы данных для обучения, изучил взаимосвязь между структурой полимерных материалов и фотоэлектрической индукцией с помощью алгоритмов машинного обучения и успешно определил структуру соединений с потенциальным применением в течение 1 минуты.Традиционные методы требуют от 5 до 6 лет.
Время публикации: 11 августа 2022 г.