À mesure que les transistors continuent d’être miniaturisés, les canaux à travers lesquels ils conduisent le courant deviennent de plus en plus étroits, ce qui nécessite l’utilisation continue de matériaux à haute mobilité électronique. Les matériaux bidimensionnels tels que le bisulfure de molybdène sont idéaux pour une mobilité électronique élevée, mais lorsqu'ils sont interconnectés avec des fils métalliques, une barrière Schottky se forme à l'interface de contact, un phénomène qui inhibe le flux de charge.
En mai 2021, une équipe de recherche commune dirigée par le Massachusetts Institute of Technology et à laquelle ont participé TSMC et d'autres a confirmé que l'utilisation de bismuth semi-métallique combinée à un agencement approprié entre les deux matériaux peut réduire la résistance de contact entre le fil et l'appareil. , éliminant ainsi ce problème. , contribuant ainsi à relever les défis de taille des semi-conducteurs inférieurs à 1 nanomètre.
L'équipe du MIT a découvert que la combinaison d'électrodes avec du bismuth semi-métallique sur un matériau bidimensionnel peut réduire considérablement la résistance et augmenter le courant de transmission. Le service de recherche technique de TSMC a ensuite optimisé le processus de dépôt de bismuth. Enfin, l’équipe de l’Université nationale de Taiwan a utilisé un « système de lithographie par faisceau d’ions à l’hélium » pour réduire avec succès le canal du composant à une taille nanométrique.
Après avoir utilisé le bismuth comme structure clé de l'électrode de contact, les performances du transistor en matériau bidimensionnel sont non seulement comparables à celles des semi-conducteurs à base de silicium, mais également compatibles avec la technologie actuelle de traitement à base de silicium, ce qui contribuera à franchir les limites de la loi de Moore à l'avenir. Cette avancée technologique résoudra le principal problème de l’entrée des semi-conducteurs bidimensionnels dans l’industrie et constitue une étape importante pour que les circuits intégrés continuent de progresser dans l’ère post-Moore.
En outre, l’utilisation de la science informatique des matériaux pour développer de nouveaux algorithmes afin d’accélérer la découverte de nouveaux matériaux constitue également un point chaud dans le développement actuel des matériaux. Par exemple, en janvier 2021, le laboratoire Ames du département américain de l'Énergie a publié un article sur l'algorithme « Cuckoo Search » dans la revue « Natural Computing Science ». Ce nouvel algorithme permet de rechercher des alliages à haute entropie. temps de semaines en secondes. L'algorithme d'apprentissage automatique développé par le laboratoire national Sandia aux États-Unis est 40 000 fois plus rapide que les méthodes ordinaires, raccourcissant ainsi de près d'un an le cycle de conception de la technologie des matériaux. En avril 2021, des chercheurs de l'Université de Liverpool au Royaume-Uni ont développé un robot capable de concevoir indépendamment des itinéraires de réaction chimique en 8 jours, de réaliser 688 expériences et de trouver un catalyseur efficace pour améliorer les performances photocatalytiques des polymères.
Cela prend des mois pour le faire manuellement. L'Université d'Osaka, au Japon, a utilisé 1 200 matériaux de cellules photovoltaïques comme base de données de formation, a étudié la relation entre la structure des matériaux polymères et l'induction photoélectrique grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, et a réussi à identifier la structure des composés ayant des applications potentielles en une minute. Les méthodes traditionnelles nécessitent 5 à 6 ans.
Heure de publication : 11 août 2022