Salaku transistor terus jadi miniaturized, saluran ngaliwatan nu ngalirkeun arus beuki sempit tur sempit, merlukeun terus pamakéan bahan mobilitas éléktron tinggi. Bahan dua diménsi sapertos molybdenum disulfide idéal pikeun mobilitas éléktron anu luhur, tapi nalika dihubungkeun sareng kawat logam, halangan Schottky kabentuk dina antarmuka kontak, fenomena anu ngahambat aliran muatan.
Dina Méi 2021, tim panalungtikan gabungan dipingpin ku Massachusetts Institute of Technology sarta milu ku TSMC jeung nu lianna dikonfirmasi yén pamakéan bismut semi-logam digabungkeun jeung susunan ditangtoskeun antara dua bahan bisa ngurangan résistansi kontak antara kawat jeung alat. , ku kituna ngaleungitkeun masalah ieu. , mantuan pikeun ngahontal tantangan daunting of semikonduktor handap 1 nanometer.
Tim MIT mendakan yén ngagabungkeun éléktroda sareng bismut semimetal dina bahan dua diménsi tiasa ngirangan résistansi sareng ningkatkeun arus transmisi. Departemén panalungtikan téknis TSMC teras ngaoptimalkeun prosés déposisi bismut. Tungtungna, tim Universitas Taiwan Nasional ngagunakeun "sistem litografi sinar ion hélium" pikeun hasil ngurangan saluran komponén kana ukuran nanometer.
Sanggeus ngagunakeun bismut salaku struktur konci éléktroda kontak, kinerja transistor bahan dua diménsi henteu ngan comparable jeung semikonduktor basis silikon, tapi ogé cocog sareng arus mainstream téhnologi prosés basis silikon, anu bakal mantuan mun megatkeun ngaliwatan wates of Hukum Moore di mangsa nu bakal datang. Terobosan téknologi ieu bakal ngabéréskeun masalah utama semikonduktor dua diménsi anu asup ka industri sareng mangrupikeun tonggak penting pikeun sirkuit terpadu pikeun terus maju dina jaman pasca Moore.
Salaku tambahan, ngagunakeun élmu bahan komputasi pikeun ngembangkeun algoritma anyar pikeun ngagancangkeun panemuan bahan anyar ogé mangrupikeun titik panas dina pamekaran bahan ayeuna. Salaku conto, dina Januari 2021, Laboratorium Ames Departemen Energi AS nyebarkeun tulisan ngeunaan algoritma "Cuckoo Search" dina jurnal "Natural Computing Science". Algoritma anyar ieu tiasa milarian alloy éntropi anu luhur. waktos ti minggu ka detik. Algoritma pembelajaran mesin anu dikembangkeun ku Sandia National Laboratory di Amérika Serikat nyaéta 40,000 kali langkung gancang tibatan metode biasa, nyepetkeun siklus desain téknologi bahan ampir sataun. Dina April 2021, peneliti di Universitas Liverpool di Britania Raya ngembangkeun hiji robot anu bisa mandiri ngarancang rute réaksi kimia dina 8 poé, ngalengkepan 688 percobaan, sarta manggihan katalis efisien pikeun ngaronjatkeun kinerja photocatalytic polimér.
Butuh sababaraha bulan pikeun ngalakukeunana sacara manual. Universitas Osaka, Jepang, ngagunakeun 1.200 bahan sél photovoltaic salaku database latihan, nalungtik hubungan antara struktur bahan polimér jeung induksi photoelectric ngaliwatan algoritma mesin learning, sarta hasil diayak kaluar struktur sanyawa jeung aplikasi poténsial dina 1 menit. Métode tradisional merlukeun 5 nepi ka 6 taun.
waktos pos: Aug-11-2022