Kako tranzistori nastavljaju biti minijaturizirani, kanali kroz koje provode struju postaju sve uži i uži, zahtijevajući kontinuiranu upotrebu materijala visoke pokretljivosti elektrona. Dvodimenzionalni materijali kao što je molibden disulfid idealni su za visoku pokretljivost elektrona, ali kada su međusobno povezani metalnim žicama, na kontaktnoj sučelji se formira Schottky barijera, što je fenomen koji inhibira protok naelektrisanja.
U svibnju 2021., zajednički istraživački tim predvođen Massachusetts Institute of Technology i uz sudjelovanje TSMC i drugih potvrdio je da upotreba polumetalnog bizmuta u kombinaciji s pravilnim rasporedom između dva materijala može smanjiti kontaktni otpor između žice i uređaja. , čime je eliminisan ovaj problem. , pomaže u postizanju zastrašujućih izazova poluprovodnika ispod 1 nanometra.
Tim MIT-a otkrio je da kombiniranje elektroda sa polumetalnim bizmutom na dvodimenzionalnom materijalu može uvelike smanjiti otpor i povećati struju prijenosa. TSMC-ov odjel za tehnička istraživanja je zatim optimizirao proces taloženja bizmuta. Konačno, tim Nacionalnog tajvanskog univerziteta koristio je "litografski sistem helijumskih jona" kako bi uspješno smanjio komponentni kanal na nanometarsku veličinu.
Nakon upotrebe bizmuta kao ključne strukture kontaktne elektrode, performanse tranzistora od dvodimenzionalnog materijala ne samo da su uporedive sa poluprovodnicima na bazi silicijuma, već su i kompatibilni sa trenutnom glavnom tehnologijom baziranoj na silicijumu, što će pomoći da se probiti granice Mooreovog zakona u budućnosti. Ovaj tehnološki napredak će riješiti glavni problem ulaska dvodimenzionalnih poluprovodnika u industriju i predstavlja važnu prekretnicu za nastavak napredovanja integriranih kola u post-Moore eri.
Osim toga, korištenje računarske nauke o materijalima za razvoj novih algoritama za ubrzanje otkrivanja novih materijala također je vruća tačka u trenutnom razvoju materijala. Na primjer, u januaru 2021. Laboratorija Ames iz američkog Ministarstva energetike objavila je članak o algoritmu "Cuckoo Search" u časopisu "Natural Computing Science". Ovaj novi algoritam može tražiti legure visoke entropije. vrijeme od sedmica do sekundi. Algoritam strojnog učenja koji je razvio Sandia National Laboratory u Sjedinjenim Državama je 40.000 puta brži od običnih metoda, skraćujući ciklus dizajna tehnologije materijala za skoro godinu dana. U aprilu 2021., istraživači sa Univerziteta Liverpool u Ujedinjenom Kraljevstvu razvili su robota koji može samostalno dizajnirati rute kemijskih reakcija u roku od 8 dana, izvršiti 688 eksperimenata i pronaći efikasan katalizator za poboljšanje fotokatalitičkih performansi polimera.
Potrebni su mjeseci da se to uradi ručno. Univerzitet u Osaki, Japan, koristeći 1.200 materijala fotonaponskih ćelija kao bazu podataka za obuku, proučavao je odnos između strukture polimernih materijala i fotoelektrične indukcije putem algoritama mašinskog učenja i uspješno je pregledao strukturu spojeva s potencijalnom primjenom u roku od 1 minute. Tradicionalne metode zahtijevaju 5 do 6 godina.
Vrijeme objave: 11.08.2022