जैसे-जैसे ट्रांजिस्टर छोटे होते जा रहे हैं, वे चैनल जिनके माध्यम से वे करंट का संचालन करते हैं, संकीर्ण और संकीर्ण होते जा रहे हैं, जिससे उच्च इलेक्ट्रॉन गतिशीलता सामग्री के निरंतर उपयोग की आवश्यकता होती है।मोलिब्डेनम डाइसल्फ़ाइड जैसी द्वि-आयामी सामग्री उच्च इलेक्ट्रॉन गतिशीलता के लिए आदर्श होती है, लेकिन जब धातु के तारों से जुड़ती है, तो संपर्क इंटरफ़ेस पर एक शोट्की बाधा बनती है, एक ऐसी घटना जो चार्ज प्रवाह को रोकती है।
मई 2021 में, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के नेतृत्व में और टीएसएमसी और अन्य लोगों द्वारा भाग लेने वाली एक संयुक्त अनुसंधान टीम ने पुष्टि की कि दो सामग्रियों के बीच उचित व्यवस्था के साथ संयुक्त अर्ध-धातु बिस्मथ का उपयोग तार और डिवाइस के बीच संपर्क प्रतिरोध को कम कर सकता है। , जिससे यह समस्या दूर हो जाएगी।, 1 नैनोमीटर से नीचे के अर्धचालकों की कठिन चुनौतियों को प्राप्त करने में मदद करना।
एमआईटी टीम ने पाया कि दो-आयामी सामग्री पर सेमीमेटल बिस्मथ के साथ इलेक्ट्रोड का संयोजन प्रतिरोध को काफी कम कर सकता है और ट्रांसमिशन करंट को बढ़ा सकता है।टीएसएमसी के तकनीकी अनुसंधान विभाग ने तब बिस्मथ जमाव प्रक्रिया को अनुकूलित किया।अंत में, नेशनल ताइवान यूनिवर्सिटी टीम ने घटक चैनल को नैनोमीटर आकार में सफलतापूर्वक कम करने के लिए "हीलियम आयन बीम लिथोग्राफी प्रणाली" का उपयोग किया।
संपर्क इलेक्ट्रोड की मुख्य संरचना के रूप में बिस्मथ का उपयोग करने के बाद, द्वि-आयामी सामग्री ट्रांजिस्टर का प्रदर्शन न केवल सिलिकॉन-आधारित अर्धचालकों के बराबर है, बल्कि वर्तमान मुख्यधारा सिलिकॉन-आधारित प्रक्रिया प्रौद्योगिकी के साथ भी संगत है, जो मदद करेगा भविष्य में मूर के नियम की सीमाओं को तोड़ें।यह तकनीकी सफलता उद्योग में प्रवेश करने वाले द्वि-आयामी अर्धचालकों की मुख्य समस्या का समाधान करेगी और मूर युग के बाद एकीकृत सर्किट के आगे बढ़ने के लिए एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है।
इसके अलावा, अधिक नई सामग्रियों की खोज में तेजी लाने के लिए नए एल्गोरिदम विकसित करने के लिए कम्प्यूटेशनल सामग्री विज्ञान का उपयोग करना भी सामग्रियों के वर्तमान विकास में एक गर्म स्थान है।उदाहरण के लिए, जनवरी 2021 में, अमेरिकी ऊर्जा विभाग की एम्स प्रयोगशाला ने "नेचुरल कंप्यूटिंग साइंस" पत्रिका में "कुक्कू सर्च" एल्गोरिदम पर एक लेख प्रकाशित किया।यह नया एल्गोरिदम उच्च-एन्ट्रॉपी मिश्र धातुओं की खोज कर सकता है।सप्ताह से सेकंड तक का समय।संयुक्त राज्य अमेरिका में सैंडिया नेशनल लेबोरेटरी द्वारा विकसित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सामान्य तरीकों की तुलना में 40,000 गुना तेज है, जो सामग्री प्रौद्योगिकी के डिजाइन चक्र को लगभग एक वर्ष तक छोटा कर देता है।अप्रैल 2021 में, यूनाइटेड किंगडम में लिवरपूल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक रोबोट विकसित किया जो 8 दिनों के भीतर स्वतंत्र रूप से रासायनिक प्रतिक्रिया मार्गों को डिजाइन कर सकता है, 688 प्रयोगों को पूरा कर सकता है, और पॉलिमर के फोटोकैटलिटिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक कुशल उत्प्रेरक ढूंढ सकता है।
इसे मैन्युअल रूप से करने में महीनों लग जाते हैं।ओसाका विश्वविद्यालय, जापान ने प्रशिक्षण डेटाबेस के रूप में 1,200 फोटोवोल्टिक सेल सामग्रियों का उपयोग करते हुए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से पॉलिमर सामग्रियों की संरचना और फोटोइलेक्ट्रिक इंडक्शन के बीच संबंधों का अध्ययन किया, और 1 मिनट के भीतर संभावित अनुप्रयोगों के साथ यौगिकों की संरचना की सफलतापूर्वक जांच की।पारंपरिक तरीकों के लिए 5 से 6 साल की आवश्यकता होती है।
पोस्ट करने का समय: अगस्त-11-2022