Ahogy a tranzisztorok továbbra is miniatürizálódnak, egyre szűkülnek a csatornák, amelyeken keresztül áramot vezetnek, ami megköveteli a nagy elektronmobilitású anyagok folyamatos használatát.A kétdimenziós anyagok, például a molibdén-diszulfid ideálisak a nagy elektronmobilitáshoz, de fémhuzalokkal összekapcsolva Schottky-gát keletkezik az érintkezési határfelületen, ez a jelenség gátolja a töltésáramlást.
2021 májusában a Massachusetts Institute of Technology által vezetett, a TSMC és mások részvételével közös kutatócsoport megerősítette, hogy a félfém bizmut használata a két anyag megfelelő elrendezésével kombinálva csökkentheti a vezeték és az eszköz közötti érintkezési ellenállást. , ezzel kiküszöbölve ezt a problémát., amely segít az 1 nanométer alatti félvezetők ijesztő kihívásainak megoldásában.
Az MIT csapata megállapította, hogy az elektródák félfém bizmuttal való kombinálása egy kétdimenziós anyagon nagymértékben csökkentheti az ellenállást és növelheti az átviteli áramot.A TSMC műszaki kutatási osztálya ezután optimalizálta a bizmut leválasztási folyamatot.Végül a Tajvani Nemzeti Egyetem csapata egy "hélium-ionsugaras litográfiai rendszert" használt, hogy sikeresen csökkentse az alkatrészcsatornát nanométeres méretűre.
Miután a bizmutot használták az érintkező elektróda kulcsszerkezeteként, a kétdimenziós anyagból készült tranzisztor teljesítménye nemcsak a szilícium alapú félvezetőkéhez hasonlítható, hanem kompatibilis a jelenlegi főbb szilícium alapú technológiai technológiával is, amely segít a jövőben áttörni Moore törvényének határait.Ez a technológiai áttörés megoldja az iparba kerülő kétdimenziós félvezetők fő problémáját, és fontos mérföldkő az integrált áramkörök fejlődésében a Moore utáni korszakban.
Emellett a számítástechnikai anyagtudomány felhasználása új algoritmusok kifejlesztésére, hogy felgyorsítsák újabb anyagok felfedezését, szintén forró pont a jelenlegi anyagfejlesztésben.Például 2021 januárjában az Egyesült Államok Energiaügyi Minisztériumának Ames Laboratóriuma a "Natural Computing Science" folyóiratban publikált egy cikket a "Cuckoo Search" algoritmusról.Ez az új algoritmus képes nagy entrópiájú ötvözetek keresésére.hétről másodpercre.Az egyesült államokbeli Sandia National Laboratory által kifejlesztett gépi tanulási algoritmus 40 000-szer gyorsabb, mint a hagyományos módszerek, így közel egy évvel lerövidíti az anyagtechnológia tervezési ciklusát.2021 áprilisában a Liverpooli Egyetem kutatói az Egyesült Királyságban kifejlesztettek egy robotot, amely 8 napon belül önállóan képes kémiai reakcióutakat megtervezni, 688 kísérletet végezni, és hatékony katalizátort találni a polimerek fotokatalitikus teljesítményének javítására.
Hónapokba telhet manuálisan megcsinálni.A japán Osaka Egyetem 1200 fotovoltaikus cellaanyagot használva képzési adatbázisként, gépi tanulási algoritmusok segítségével tanulmányozta a polimer anyagok szerkezete és a fotoelektromos indukció közötti kapcsolatot, és 1 percen belül sikeresen kiszűrte a potenciálisan alkalmazható vegyületek szerkezetét.A hagyományos módszerek 5-6 évet igényelnek.
Feladás időpontja: 2022. augusztus 11