Man mano che i transistor continuano a essere miniaturizzati, i canali attraverso i quali conducono la corrente diventano sempre più stretti, richiedendo l’uso continuato di materiali ad alta mobilità elettronica.I materiali bidimensionali come il disolfuro di molibdeno sono ideali per un'elevata mobilità degli elettroni, ma quando sono interconnessi con fili metallici, si forma una barriera Schottky sull'interfaccia di contatto, un fenomeno che inibisce il flusso di carica.
Nel maggio 2021, un gruppo di ricerca congiunto guidato dal Massachusetts Institute of Technology e partecipato da TSMC e altri ha confermato che l'uso del bismuto semimetallico combinato con la corretta disposizione tra i due materiali può ridurre la resistenza di contatto tra il filo e il dispositivo , eliminando così questo problema., contribuendo a superare le sfide scoraggianti dei semiconduttori inferiori a 1 nanometro.
Il team del MIT ha scoperto che la combinazione di elettrodi con bismuto semimetallico su un materiale bidimensionale può ridurre notevolmente la resistenza e aumentare la corrente di trasmissione.Il dipartimento di ricerca tecnica di TSMC ha quindi ottimizzato il processo di deposizione del bismuto.Infine, il team dell'Università Nazionale di Taiwan ha utilizzato un "sistema di litografia a fascio di ioni di elio" per ridurre con successo il canale del componente a dimensioni nanometriche.
Dopo aver utilizzato il bismuto come struttura chiave dell'elettrodo di contatto, le prestazioni del transistor in materiale bidimensionale non solo sono paragonabili a quelle dei semiconduttori a base di silicio, ma sono anche compatibili con l'attuale tecnologia di processo tradizionale basata sul silicio, che aiuterà a superare i limiti della Legge di Moore in futuro.Questa svolta tecnologica risolverà il problema principale dell’ingresso dei semiconduttori bidimensionali nel settore e rappresenterà un’importante pietra miliare affinché i circuiti integrati continuino ad avanzare nell’era post-Moore.
Inoltre, l’utilizzo della scienza computazionale dei materiali per sviluppare nuovi algoritmi per accelerare la scoperta di nuovi materiali rappresenta anche un punto caldo nell’attuale sviluppo dei materiali.Ad esempio, nel gennaio 2021, il Laboratorio Ames del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti ha pubblicato un articolo sull'algoritmo "Cuckoo Search" sulla rivista "Natural Computing Science".Questo nuovo algoritmo può cercare leghe ad alta entropia.tempo da settimane a secondi.L’algoritmo di apprendimento automatico sviluppato dal Sandia National Laboratory negli Stati Uniti è 40.000 volte più veloce dei metodi tradizionali, accorciando il ciclo di progettazione della tecnologia dei materiali di quasi un anno.Nell'aprile 2021, i ricercatori dell'Università di Liverpool nel Regno Unito hanno sviluppato un robot in grado di progettare in modo indipendente percorsi di reazione chimica entro 8 giorni, completare 688 esperimenti e trovare un catalizzatore efficiente per migliorare le prestazioni fotocatalitiche dei polimeri.
Ci vogliono mesi per farlo manualmente.L'Università di Osaka, in Giappone, utilizzando 1.200 materiali di celle fotovoltaiche come database di formazione, ha studiato la relazione tra la struttura dei materiali polimerici e l'induzione fotoelettrica attraverso algoritmi di apprendimento automatico e ha selezionato con successo la struttura dei composti con potenziali applicazioni entro 1 minuto.I metodi tradizionali richiedono dai 5 ai 6 anni.
Orario di pubblicazione: 11 agosto 2022