Pe măsură ce tranzistorii continuă să fie miniaturizați, canalele prin care conduc curentul devin din ce în ce mai înguste, necesitând utilizarea continuă a materialelor cu mobilitate ridicată a electronilor. Materialele bidimensionale precum bisulfura de molibden sunt ideale pentru o mobilitate mare a electronilor, dar atunci când sunt interconectate cu fire metalice, se formează o barieră Schottky la interfața de contact, fenomen care inhibă fluxul de sarcină.
În mai 2021, o echipă comună de cercetare condusă de Institutul de Tehnologie din Massachusetts și la care a participat TSMC și alții au confirmat că utilizarea bismutului semimetalic combinată cu aranjarea adecvată între cele două materiale poate reduce rezistența de contact dintre fir și dispozitiv. , eliminând astfel această problemă. , ajutând la atingerea provocărilor descurajante ale semiconductorilor sub 1 nanometru.
Echipa MIT a descoperit că combinarea electrozilor cu bismut semimetalic pe un material bidimensional poate reduce foarte mult rezistența și crește curentul de transmisie. Departamentul de cercetare tehnică al TSMC a optimizat apoi procesul de depunere de bismut. În cele din urmă, echipa Universității Naționale din Taiwan a folosit un „sistem de litografie cu fascicul de ioni de heliu” pentru a reduce cu succes canalul componentelor la dimensiunea nanometrică.
După utilizarea bismutului ca structură cheie a electrodului de contact, performanța tranzistorului de material bidimensional nu este doar comparabilă cu cea a semiconductorilor pe bază de siliciu, ci și compatibilă cu tehnologia curentă de proces bazată pe siliciu, care va ajuta la trece peste limitele Legii lui Moore în viitor. Această descoperire tehnologică va rezolva principala problemă a semiconductorilor bidimensionali care intră în industrie și este o piatră de hotar importantă pentru ca circuitele integrate să continue să avanseze în era post-Moore.
În plus, utilizarea științei materialelor computaționale pentru a dezvolta noi algoritmi pentru a accelera descoperirea mai multor materiale noi este, de asemenea, un punct fierbinte în dezvoltarea actuală a materialelor. De exemplu, în ianuarie 2021, Laboratorul Ames al Departamentului de Energie al SUA a publicat un articol despre algoritmul „Cuckoo Search” în revista „Natural Computing Science”. Acest nou algoritm poate căuta aliaje cu entropie mare. timp de la săptămâni la secunde. Algoritmul de învățare automată dezvoltat de Laboratorul Național Sandia din Statele Unite este de 40.000 de ori mai rapid decât metodele obișnuite, scurtând ciclul de proiectare al tehnologiei materialelor cu aproape un an. În aprilie 2021, cercetătorii de la Universitatea Liverpool din Regatul Unit au dezvoltat un robot care poate proiecta independent rute de reacție chimică în 8 zile, poate finaliza 688 de experimente și poate găsi un catalizator eficient pentru a îmbunătăți performanța fotocatalitică a polimerilor.
Este nevoie de luni de zile pentru a o face manual. Universitatea Osaka, Japonia, folosind 1.200 de materiale de celule fotovoltaice ca bază de date de instruire, a studiat relația dintre structura materialelor polimerice și inducția fotoelectrică prin algoritmi de învățare automată și a eliminat cu succes structura compușilor cu potențiale aplicații în decurs de 1 minut. Metodele tradiționale necesită 5 până la 6 ani.
Ora postării: 11-aug-2022