Kako se tranzistori nastavljaju minijaturizirati, kanali kroz koje provode struju postaju sve uži i uži, što zahtijeva stalnu upotrebu materijala visoke pokretljivosti elektrona. Dvodimenzionalni materijali kao što je molibden disulfid idealni su za visoku pokretljivost elektrona, ali kada su međusobno povezani s metalnim žicama, Schottkyjeva barijera se formira na kontaktnom sučelju, što je fenomen koji inhibira protok naboja.
U svibnju 2021., zajednički istraživački tim pod vodstvom Massachusetts Institute of Technology, au kojem su sudjelovali TSMC i drugi, potvrdio je da upotreba polumetalnog bizmuta u kombinaciji s pravilnim rasporedom dvaju materijala može smanjiti kontaktni otpor između žice i uređaja , čime se eliminira ovaj problem. , pomažući u ispunjavanju zastrašujućih izazova poluvodiča ispod 1 nanometra.
Tim MIT-a otkrio je da kombiniranje elektroda s polumetalnim bizmutom na dvodimenzionalnom materijalu može uvelike smanjiti otpor i povećati struju prijenosa. TSMC-ov odjel za tehnička istraživanja tada je optimizirao proces taloženja bizmuta. Konačno, tim Nacionalnog tajvanskog sveučilišta upotrijebio je "litografski sustav snopa helijskih iona" kako bi uspješno smanjio komponentni kanal na nanometarsku veličinu.
Nakon upotrebe bizmuta kao ključne strukture kontaktne elektrode, izvedba tranzistora dvodimenzionalnog materijala nije samo usporediva s onom poluvodiča na bazi silicija, već je i kompatibilna s trenutnom mainstream procesnom tehnologijom koja se temelji na siliciju, što će pomoći da probiti granice Mooreova zakona u budućnosti. Ovaj tehnološki iskorak riješit će glavni problem ulaska dvodimenzionalnih poluvodiča u industriju i važna je prekretnica za nastavak napredovanja integriranih krugova u eri nakon Moorea.
Osim toga, korištenje računalne znanosti o materijalima za razvoj novih algoritama za ubrzavanje otkrivanja novih materijala također je vruća točka u trenutnom razvoju materijala. Na primjer, u siječnju 2021. Laboratorij Ames američkog Ministarstva energetike objavio je članak o algoritmu "Cuckoo Search" u časopisu "Natural Computing Science". Ovaj novi algoritam može tražiti visokoentropijske legure. vrijeme od tjedana do sekundi. Algoritam strojnog učenja koji je razvio Sandia National Laboratory u Sjedinjenim Državama 40 000 puta je brži od običnih metoda, skraćujući ciklus projektiranja tehnologije materijala za gotovo godinu dana. U travnju 2021. istraživači sa Sveučilišta Liverpool u Ujedinjenom Kraljevstvu razvili su robota koji može samostalno dizajnirati rute kemijske reakcije u roku od 8 dana, dovršiti 688 eksperimenata i pronaći učinkovit katalizator za poboljšanje fotokatalitičke učinkovitosti polimera.
Potrebni su mjeseci da se to napravi ručno. Sveučilište u Osaki, Japan, koristeći 1200 materijala za fotonaponske ćelije kao bazu podataka za obuku, proučavalo je odnos između strukture polimernih materijala i fotoelektrične indukcije putem algoritama strojnog učenja i uspješno pregledalo strukturu spojeva s potencijalnom primjenom unutar 1 minute. Tradicionalne metode zahtijevaju 5 do 6 godina.
Vrijeme objave: 11. kolovoza 2022