مع استمرار تصغير الترانزستورات، أصبحت القنوات التي تمر عبرها التيار أضيق فأضيق، مما يتطلب استمرار استخدام مواد ذات قدرة عالية على الحركة الإلكترونية. تعتبر المواد ثنائية الأبعاد، مثل ثاني كبريتيد الموليبدينوم، مثالية للتنقل العالي للإلكترونات، ولكن عند ربطها بأسلاك معدنية، يتشكل حاجز شوتكي عند واجهة التلامس، وهي ظاهرة تمنع تدفق الشحنة.
وفي مايو 2021، أكد فريق بحثي مشترك بقيادة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وشاركت فيه TSMC وآخرون أن استخدام البزموت شبه المعدني مع الترتيب المناسب بين المادتين يمكن أن يقلل من مقاومة التلامس بين السلك والجهاز. ، وبالتالي القضاء على هذه المشكلة. مما يساعد على تحقيق التحديات الصعبة لأشباه الموصلات التي يقل طولها عن 1 نانومتر.
وجد فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن الجمع بين الأقطاب الكهربائية والبزموت شبه المعدني على مادة ثنائية الأبعاد يمكن أن يقلل بشكل كبير من المقاومة ويزيد من تيار النقل. ثم قام قسم الأبحاث الفنية في TSMC بتحسين عملية ترسيب البزموت. أخيرًا، استخدم فريق جامعة تايوان الوطنية "نظام الطباعة الحجرية بشعاع الهيليوم" لتقليل قناة المكون بنجاح إلى حجم نانومتر.
بعد استخدام البزموت كهيكل رئيسي لقطب التلامس، فإن أداء ترانزستور المواد ثنائي الأبعاد لا يمكن مقارنته فقط بأداء أشباه الموصلات القائمة على السيليكون، ولكنه متوافق أيضًا مع تكنولوجيا المعالجة الحالية القائمة على السيليكون، والتي ستساعد على اختراق حدود قانون مور في المستقبل. سيحل هذا الاختراق التكنولوجي المشكلة الرئيسية المتمثلة في دخول أشباه الموصلات ثنائية الأبعاد إلى الصناعة ويشكل علامة فارقة مهمة للدوائر المتكاملة لمواصلة التقدم في عصر ما بعد مور.
بالإضافة إلى ذلك، فإن استخدام علم المواد الحسابية لتطوير خوارزميات جديدة لتسريع اكتشاف المزيد من المواد الجديدة يعد أيضًا نقطة ساخنة في التطوير الحالي للمواد. على سبيل المثال، في يناير 2021، نشر مختبر أميس التابع لوزارة الطاقة الأمريكية مقالًا عن خوارزمية "Cuckoo Search" في مجلة "Natural Computing Science". يمكن لهذه الخوارزمية الجديدة البحث عن السبائك ذات الإنتروبيا العالية. الوقت من أسابيع إلى ثواني. تعد خوارزمية التعلم الآلي التي طورها مختبر سانديا الوطني في الولايات المتحدة أسرع 40 ألف مرة من الطرق العادية، مما يقلل من دورة تصميم تكنولوجيا المواد بنحو عام. وفي أبريل 2021، طور الباحثون في جامعة ليفربول بالمملكة المتحدة روبوتًا يمكنه تصميم مسارات التفاعل الكيميائي بشكل مستقل خلال 8 أيام، وإكمال 688 تجربة، وإيجاد محفز فعال لتحسين أداء التحفيز الضوئي للبوليمرات.
يستغرق الأمر أشهرًا للقيام بذلك يدويًا. قامت جامعة أوساكا باليابان، باستخدام 1200 مادة من الخلايا الكهروضوئية كقاعدة بيانات للتدريب، بدراسة العلاقة بين بنية مواد البوليمر والحث الكهروضوئي من خلال خوارزميات التعلم الآلي، ونجحت في فحص بنية المركبات ذات التطبيقات المحتملة في غضون دقيقة واحدة. تتطلب الطرق التقليدية من 5 إلى 6 سنوات.
وقت النشر: 11 أغسطس 2022