Kuna transistorid on jätkuvalt miniatuursed, muutuvad kanalid, mille kaudu nad voolu juhivad, üha kitsamaks, mistõttu on vaja jätkuvalt kasutada suure elektronide liikuvusega materjale. Kahemõõtmelised materjalid, nagu molübdeendisulfiid, sobivad ideaalselt suureks elektronide liikuvuseks, kuid kui need on omavahel ühendatud metalljuhtmetega, tekib kontaktliideses Schottky barjäär, mis pärsib laengu voolu.
2021. aasta mais kinnitas Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi juhitud ja TSMC ja teiste osalejate ühine uurimisrühm, et poolmetallist vismuti kasutamine koos kahe materjali õige paigutusega võib vähendada traadi ja seadme vahelist kontakttakistust. , kõrvaldades sellega selle probleemi. , mis aitab saavutada alla 1 nanomeetri suuruste pooljuhtide hirmuäratavaid väljakutseid.
MIT-i meeskond leidis, et elektroodide kombineerimine poolmetallist vismutiga kahemõõtmelisel materjalil võib oluliselt vähendada takistust ja suurendada ülekandevoolu. Seejärel optimeeris TSMC tehniliste uuringute osakond vismuti sadestamise protsessi. Lõpuks kasutas Taiwani riikliku ülikooli meeskond heeliumioonkiire litograafiasüsteemi, et edukalt vähendada komponendi kanalit nanomeetri suuruseni.
Pärast vismuti kasutamist kontaktelektroodi võtmestruktuurina ei ole kahemõõtmelise materjalitransistori jõudlus mitte ainult võrreldav ränipõhiste pooljuhtide omaga, vaid ühildub ka praeguse peavoolu ränipõhise protsessitehnoloogiaga, mis aitab murda tulevikus Moore'i seaduse piiridest. See tehnoloogiline läbimurre lahendab kahemõõtmeliste pooljuhtide tööstusesse sisenemise peamise probleemi ja on oluline verstapost integraallülituste jaoks Moore'i järgsel ajastul.
Lisaks on materjalide praeguses arenduses kuum koht ka arvutusliku materjaliteaduse kasutamine uute algoritmide väljatöötamiseks, et kiirendada uute materjalide avastamist. Näiteks 2021. aasta jaanuaris avaldas USA energeetikaministeeriumi Amesi labor ajakirjas "Natural Computing Science" artikli "Cuckoo Search" algoritmi kohta. See uus algoritm võib otsida kõrge entroopiaga sulameid. aega nädalatest sekunditeni. USA-s Sandia National Laboratory välja töötatud masinõppe algoritm on tavameetoditest 40 000 korda kiirem, lühendades materjalitehnoloogia projekteerimistsüklit ligi aasta võrra. 2021. aasta aprillis töötasid Ühendkuningriigi Liverpooli ülikooli teadlased välja roboti, mis suudab iseseisvalt 8 päeva jooksul kavandada keemilise reaktsiooni marsruute, viia lõpule 688 katset ja leida tõhus katalüsaator polümeeride fotokatalüütilise jõudluse parandamiseks.
Selle käsitsi tegemiseks kulub kuid. Jaapani Osaka Ülikool, kasutades koolitusandmebaasina 1200 fotogalvaanilise elemendi materjali, uuris masinõppe algoritmide abil polümeermaterjalide struktuuri ja fotoelektrilise induktsiooni vahelisi seoseid ning sõelas 1 minuti jooksul edukalt välja potentsiaalsete rakendustega ühendite struktuuri. Traditsioonilised meetodid nõuavad 5–6 aastat.
Postitusaeg: august 11-2022