Паколькі транзістары працягваюць мініяцюрызавацца, каналы, праз якія яны праводзяць ток, становяцца ўсё больш вузкімі, што патрабуе пастаяннага выкарыстання матэрыялаў з высокай рухомасцю электронаў. Двухмерныя матэрыялы, такія як дысульфід малібдэна, ідэальна падыходзяць для высокай рухомасці электронаў, але пры злучэнні з металічнымі правадамі на мяжы кантактаў утвараецца бар'ер Шоткі - з'ява, якая перашкаджае патоку зарада.
У маі 2021 г. сумесная даследчая група пад кіраўніцтвам Масачусецкага тэхналагічнага інстытута з удзелам TSMC і іншых пацвердзіла, што выкарыстанне паўметалічнага вісмута ў спалучэнні з належным размяшчэннем двух матэрыялаў можа паменшыць кантактнае супраціўленне паміж дротам і прыладай , тым самым ухіляючы гэтую праблему. , дапамагаючы вырашаць цяжкія задачы паўправаднікоў менш за 1 нанаметр.
Каманда Масачусецкага тэхналагічнага інстытута выявіла, што спалучэнне электродаў з паўметалам вісмута на двухмерным матэрыяле можа значна паменшыць супраціўленне і павялічыць ток перадачы. Затым аддзел тэхнічных даследаванняў TSMC аптымізаваў працэс нанясення вісмута. Нарэшце, каманда Нацыянальнага тайваньскага ўніверсітэта выкарыстала "сістэму літаграфіі з іёнамі гелія", каб паспяхова паменшыць кампанентны канал да нанаметровага памеру.
Пасля выкарыстання вісмута ў якасці ключавой структуры кантактнага электрода прадукцыйнасць двухмернага матэрыяльнага транзістара не толькі параўнальная з паўправаднікамі на аснове крэмнія, але і сумяшчальная з сучаснай асноўнай тэхналогіяй працэсу на аснове крэмнія, што дапаможа парушыць межы закона Мура ў будучыні. Гэты тэхналагічны прарыў вырашыць асноўную праблему ўваходжання ў прамысловасць двухмерных паўправаднікоў і з'яўляецца важнай вяхой для развіцця інтэгральных схем у эпоху пасля Мура.
Акрамя таго, выкарыстанне вылічальнага матэрыялазнаўства для распрацоўкі новых алгарытмаў для паскарэння адкрыцця новых матэрыялаў таксама з'яўляецца гарачай кропкай у сучасным развіцці матэрыялаў. Напрыклад, у студзені 2021 года лабараторыя Эймса Міністэрства энергетыкі ЗША апублікавала ў часопісе «Natural Computing Science» артыкул аб алгарытме «Cuckoo Search». Гэты новы алгарытм можа шукаць сплавы з высокай энтрапіяй. час ад тыдняў да секунд. Алгарытм машыннага навучання, распрацаваны Нацыянальнай лабараторыяй Сандыя ў Злучаных Штатах, у 40 000 разоў хутчэйшы за звычайныя метады, што скарачае цыкл праектавання тэхналогіі матэрыялаў амаль на год. У красавіку 2021 года даследчыкі з Універсітэта Ліверпуля ў Вялікабрытаніі распрацавалі робата, які можа самастойна распрацоўваць маршруты хімічных рэакцый на працягу 8 дзён, выканаць 688 эксперыментаў і знайсці эфектыўны каталізатар для паляпшэння фотакаталітычных характарыстык палімераў.
Каб зрабіць гэта ўручную, патрэбныя месяцы. Універсітэт Асакі, Японія, выкарыстоўваючы 1200 матэрыялаў для фотаэлектрычных элементаў у якасці навучальнай базы даных, вывучыў сувязь паміж структурай палімерных матэрыялаў і фотаэлектрычнай індукцыяй з дапамогай алгарытмаў машыннага навучання і паспяхова адсеяў структуру злучэнняў з патэнцыяльнымі прымяненнямі на працягу 1 хвіліны. Традыцыйныя метады патрабуюць ад 5 да 6 гадоў.
Час публікацыі: 11 жніўня 2022 г