Тъй като транзисторите продължават да бъдат миниатюризирани, каналите, през които те провеждат ток, стават все по-тесни и по-тесни, което изисква непрекъснатото използване на материали с висока подвижност на електроните. Двуизмерни материали като молибденов дисулфид са идеални за висока подвижност на електрони, но когато са свързани помежду си с метални проводници, на контактния интерфейс се образува бариера на Шотки, феномен, който инхибира потока на заряда.
През май 2021 г. съвместен изследователски екип, ръководен от Масачузетския технологичен институт и с участието на TSMC и други, потвърди, че използването на полуметален бисмут, съчетано с правилното разположение между двата материала, може да намали контактното съпротивление между проводника и устройството , като по този начин елиминира този проблем. , помагайки за постигане на плашещите предизвикателства на полупроводниците под 1 нанометър.
Екипът на MIT установи, че комбинирането на електроди с полуметален бисмут върху двуизмерен материал може значително да намали съпротивлението и да увеличи тока на предаване. След това отделът за технически изследвания на TSMC оптимизира процеса на отлагане на бисмут. И накрая, екипът на Националния тайвански университет използва „литографска система с хелиев йонен лъч“, за да намали успешно компонентния канал до нанометров размер.
След използването на бисмут като ключова структура на контактния електрод, производителността на двуизмерния материален транзистор е не само сравнима с тази на базираните на силиций полупроводници, но също така е съвместима с текущата масова базирана на силиций технология, която ще помогне за пробийте границите на закона на Мур в бъдеще. Този технологичен пробив ще реши основния проблем с навлизането на двуизмерните полупроводници в индустрията и е важен крайъгълен камък за интегралните схеми да продължат да напредват в ерата след Мур.
В допълнение, използването на компютърна наука за материалите за разработване на нови алгоритми за ускоряване на откриването на повече нови материали също е гореща точка в текущото развитие на материалите. Например през януари 2021 г. лабораторията Ames на Министерството на енергетиката на САЩ публикува статия за алгоритъма „Cuckoo Search“ в списание „Natural Computing Science“. Този нов алгоритъм може да търси сплави с висока ентропия. време от седмици до секунди. Алгоритъмът за машинно обучение, разработен от Sandia National Laboratory в Съединените щати, е 40 000 пъти по-бърз от обикновените методи, съкращавайки цикъла на проектиране на технологията на материалите с близо година. През април 2021 г. изследователи от Университета на Ливърпул в Обединеното кралство разработиха робот, който може самостоятелно да проектира маршрути на химична реакция в рамките на 8 дни, да завърши 688 експеримента и да намери ефективен катализатор за подобряване на фотокаталитичните характеристики на полимерите.
Отнема месеци, за да го направите ръчно. Университетът в Осака, Япония, използвайки 1200 материала за фотоволтаични клетки като база данни за обучение, проучи връзката между структурата на полимерните материали и фотоелектричната индукция чрез алгоритми за машинно обучение и успешно отсява структурата на съединения с потенциални приложения в рамките на 1 минута. Традиционните методи изискват 5 до 6 години.
Време на публикуване: 11 август 2022 г