ככל שהטרנזיסטורים ממשיכים להיות ממוזערים, הערוצים שדרכם הם מוליכים זרם הולכים ונעשים צרים יותר ויותר, מה שמצריך שימוש מתמשך בחומרים בעלי ניידות אלקטרונית גבוהה. חומרים דו מימדיים כגון מוליבדן דיסולפיד הם אידיאליים לניידות אלקטרונית גבוהה, אך כאשר הם מחוברים זה לזה עם חוטי מתכת, נוצר מחסום שוטקי בממשק המגע, תופעה המעכבת את זרימת המטען.
במאי 2021, צוות מחקר משותף בראשות המכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס ובהשתתפות TSMC ואחרים אישר כי השימוש ביסמוט מתכתי למחצה בשילוב עם הסידור הנכון בין שני החומרים יכול להפחית את התנגדות המגע בין החוט למכשיר. , ובכך לבטל בעיה זו. , עוזר להשיג את האתגרים המפחידים של מוליכים למחצה מתחת ל-1 ננומטר.
צוות MIT מצא כי שילוב של אלקטרודות עם ביסמוט חצי מתכתי על חומר דו מימדי יכול להפחית מאוד את ההתנגדות ולהגדיל את זרם השידור. לאחר מכן, מחלקת המחקר הטכני של TSMC עשתה אופטימיזציה לתהליך תצהיר הביסמוט. לבסוף, הצוות הלאומי של אוניברסיטת טייוואן השתמש ב"מערכת ליתוגרפיה של קרן הליום" כדי להפחית בהצלחה את ערוץ הרכיבים לגודל ננומטר.
לאחר השימוש בביסמוט כמבנה המפתח של אלקטרודת המגע, הביצועים של טרנזיסטור החומר הדו-ממדי לא רק דומים לאלו של מוליכים למחצה מבוססי סיליקון, אלא גם תואמים לטכנולוגיית התהליך המיינסטרים הנוכחית המבוססת על סיליקון, שתעזור ל- לפרוץ את גבולות חוק מור בעתיד. פריצת דרך טכנולוגית זו תפתור את הבעיה העיקרית של כניסת מוליכים למחצה דו מימדיים לתעשייה ומהווה אבן דרך חשובה למעגלים משולבים להמשיך ולהתקדם בעידן שלאחר מור.
בנוסף, שימוש במדע החומרים החישוביים לפיתוח אלגוריתמים חדשים כדי להאיץ את הגילוי של חומרים חדשים נוספים הוא גם נקודה חמה בפיתוח החומרים הנוכחי. לדוגמה, בינואר 2021, מעבדת איימס של משרד האנרגיה האמריקאי פרסמה מאמר על אלגוריתם "חיפוש קוקיה" בכתב העת "Natural Computing Science". אלגוריתם חדש זה יכול לחפש סגסוגות בעלות אנטרופיה גבוהה. זמן משבועות עד שניות. אלגוריתם למידת המכונה שפותחה על ידי Sandia National Laboratory בארצות הברית מהיר פי 40,000 משיטות רגילות, ומקצר את מחזור התכנון של טכנולוגיית החומרים בכמעט שנה. באפריל 2021, חוקרים מאוניברסיטת ליברפול בבריטניה פיתחו רובוט שיכול לתכנן באופן עצמאי נתיבי תגובה כימית בתוך 8 ימים, להשלים 688 ניסויים ולמצוא זרז יעיל לשיפור הביצועים הפוטו-קטליטיים של פולימרים.
זה לוקח חודשים לעשות את זה באופן ידני. אוניברסיטת אוסקה, יפן, תוך שימוש ב-1,200 חומרי תאים פוטו-וולטאיים כמסד נתונים לאימון, חקרה את הקשר בין המבנה של חומרים פולימריים לבין אינדוקציה פוטו-אלקטרית באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה, ובדקה בהצלחה את המבנה של תרכובות עם יישומים פוטנציאליים תוך דקה אחת. שיטות מסורתיות דורשות 5 עד 6 שנים.
זמן פרסום: 11 באוגוסט 2022