Khi các bóng bán dẫn tiếp tục được thu nhỏ, các kênh mà chúng dẫn dòng điện ngày càng hẹp hơn, đòi hỏi phải tiếp tục sử dụng các vật liệu có độ linh động điện tử cao. Các vật liệu hai chiều như molybdenum disulfide rất lý tưởng cho độ linh động của điện tử cao, nhưng khi kết nối với dây kim loại, hàng rào Schottky được hình thành tại bề mặt tiếp xúc, một hiện tượng ức chế dòng điện tích.
Vào tháng 5 năm 2021, một nhóm nghiên cứu chung do Viện Công nghệ Massachusetts dẫn đầu với sự tham gia của TSMC và các bên khác đã xác nhận rằng việc sử dụng bismuth bán kim loại kết hợp với sự sắp xếp hợp lý giữa hai vật liệu có thể làm giảm điện trở tiếp xúc giữa dây và thiết bị. , từ đó loại bỏ vấn đề này. , giúp đạt được những thách thức khó khăn của chất bán dẫn dưới 1 nanomet.
Nhóm MIT phát hiện ra rằng việc kết hợp các điện cực với bismuth bán kim loại trên vật liệu hai chiều có thể làm giảm đáng kể điện trở và tăng dòng điện truyền tải. Bộ phận nghiên cứu kỹ thuật của TSMC sau đó đã tối ưu hóa quy trình lắng đọng bismuth. Cuối cùng, nhóm Đại học Quốc gia Đài Loan đã sử dụng “hệ thống quang khắc chùm ion helium” để giảm thành công kênh thành phần xuống kích thước nanomet.
Sau khi sử dụng bismuth làm cấu trúc chính của điện cực tiếp xúc, hiệu suất của bóng bán dẫn vật liệu hai chiều không chỉ tương đương với hiệu suất của chất bán dẫn dựa trên silicon mà còn tương thích với công nghệ xử lý dựa trên silicon chính thống hiện nay, điều này sẽ giúp vượt qua giới hạn của Định luật Moore trong tương lai. Bước đột phá công nghệ này sẽ giải quyết vấn đề chính của việc chất bán dẫn hai chiều gia nhập ngành và là cột mốc quan trọng để các mạch tích hợp tiếp tục phát triển trong thời kỳ hậu Moore.
Ngoài ra, việc sử dụng khoa học vật liệu tính toán để phát triển các thuật toán mới nhằm tăng tốc độ khám phá thêm nhiều vật liệu mới cũng là một điểm nóng trong phát triển vật liệu hiện nay. Ví dụ, vào tháng 1 năm 2021, Phòng thí nghiệm Ames của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ đã xuất bản một bài viết về thuật toán "Cuckoo Search" trên tạp chí "Khoa học máy tính tự nhiên". Thuật toán mới này có thể tìm kiếm các hợp kim có entropy cao. thời gian từ vài tuần đến vài giây. Thuật toán học máy do Phòng thí nghiệm quốc gia Sandia ở Mỹ phát triển nhanh hơn 40.000 lần so với các phương pháp thông thường, rút ngắn chu trình thiết kế công nghệ vật liệu gần một năm. Vào tháng 4 năm 2021, các nhà nghiên cứu tại Đại học Liverpool ở Vương quốc Anh đã phát triển một robot có thể thiết kế độc lập các lộ trình phản ứng hóa học trong vòng 8 ngày, hoàn thành 688 thí nghiệm và tìm ra chất xúc tác hiệu quả để cải thiện hiệu suất quang xúc tác của polyme.
Phải mất hàng tháng để làm điều đó bằng tay. Đại học Osaka, Nhật Bản, sử dụng 1.200 vật liệu tế bào quang điện làm cơ sở dữ liệu đào tạo, đã nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc của vật liệu polymer và cảm ứng quang điện thông qua thuật toán học máy và sàng lọc thành công cấu trúc của các hợp chất có tiềm năng ứng dụng trong vòng 1 phút. Phương pháp truyền thống cần 5 đến 6 năm.
Thời gian đăng: 11-08-2022