Оскільки транзистори продовжують мініатюризуватися, канали, через які вони проводять струм, стають все вужчими, що вимагає постійного використання матеріалів з високою рухливістю електронів.Двовимірні матеріали, такі як дисульфід молібдену, ідеально підходять для високої рухливості електронів, але при з’єднанні металевими дротами на контактній поверхні утворюється бар’єр Шотткі — явище, яке перешкоджає потоку заряду.
У травні 2021 року спільна дослідницька група під керівництвом Массачусетського технологічного інституту за участю TSMC та інших підтвердила, що використання напівметалічного вісмуту в поєднанні з належним розташуванням двох матеріалів може зменшити опір контакту між дротом і пристроєм. , тим самим усуваючи цю проблему., що допомагає вирішити складні завдання напівпровідників менше 1 нанометра.
Команда Массачусетського технологічного інституту виявила, що поєднання електродів із напівметалом вісмуту на двовимірному матеріалі може значно зменшити опір і збільшити струм передачі.Потім відділ технічних досліджень TSMC оптимізував процес осадження вісмуту.Нарешті, команда Національного університету Тайваню використала «систему літографії з іонно-гелієвим променем», щоб успішно зменшити канал компонентів до нанометрового розміру.
Після використання вісмуту як основної структури контактного електрода продуктивність транзистора з двовимірного матеріалу не тільки порівнянна з продуктивністю напівпровідників на основі кремнію, але й сумісна з сучасною основною технологією процесу на основі кремнію, що допоможе порушити межі закону Мура в майбутньому.Цей технологічний прорив вирішить головну проблему появи двовимірних напівпровідників у промисловості та є важливою віхою для продовження розвитку інтегральних схем в епоху після Мура.
Крім того, використання обчислювального матеріалознавства для розробки нових алгоритмів для прискорення відкриття нових матеріалів також є гарячою точкою в поточному розвитку матеріалів.Наприклад, у січні 2021 року лабораторія Еймса Міністерства енергетики США опублікувала статтю про алгоритм «Cuckoo Search» у журналі «Natural Computing Science».Цей новий алгоритм може шукати сплави з високою ентропією.час від тижнів до секунд.Алгоритм машинного навчання, розроблений Національною лабораторією Сандіа в Сполучених Штатах, у 40 000 разів швидший за звичайні методи, скорочуючи цикл проектування технології матеріалів майже на рік.У квітні 2021 року дослідники з Університету Ліверпуля у Великій Британії розробили робота, який може самостійно розробляти маршрути хімічних реакцій протягом 8 днів, завершити 688 експериментів і знайти ефективний каталізатор для покращення фотокаталітичної ефективності полімерів.
На це вручну потрібні місяці.Університет Осаки, Японія, використовуючи 1200 матеріалів фотоелектричних елементів як навчальну базу даних, вивчив зв’язок між структурою полімерних матеріалів і фотоелектричною індукцією за допомогою алгоритмів машинного навчання та успішно відібрав структуру сполук із потенційним застосуванням протягом 1 хвилини.Традиційні методи вимагають від 5 до 6 років.
Час публікації: 11 серпня 2022 р