Silikon üzerinde 2D TMD'ler
MIT, University of Texas at Dallas, Institute for Basic Science, Sungkyunkwan Üniversitesi, St. Louis'deki Washington Üniversitesi, Riverside'daki California Üniversitesi, ISAC Research ve Yonsei Üniversitesi'ndeki mühendisler 2D malzemeleri büyütmek kristal formlarını korurken endüstri standardı silikon gofretlerde.
Ekip, yeni bir "eksensiz, tek kristalli büyüme" yöntemi kullanarak, nanometre ölçeklerinde elektriği silikondan daha iyi ilettiği bilinen geçiş metali dikalkojenitler veya TMD'ler adı verilen bir tür 2B malzemeden basit bir işlevsel transistör üretti.
MIT'de makine mühendisliği profesörü olan Jeehwan Kim, "Teknolojimizin 2D yarı iletken tabanlı, yüksek performanslı, yeni nesil elektronik cihazların geliştirilmesini sağlayabileceğini umuyoruz" dedi. "2B malzemeleri kullanarak Moore Yasasını yakalamanın bir yolunu açtık."
2D malzemeler, altıgen bir yapıya sahip olan safir gofretlerden büyütülebilir. Silikon, destekleyici bir iskele görevi gören ve gelişigüzel bir şekilde birleşen ve iletkenliği engelleyen çok sayıda tanecik sınırı oluşturan rastgele bir kristal yamasına yol açan bu yapıdan yoksundur.
Kim, "Tek kristalli 2D malzemeleri silikon üzerinde büyütmenin neredeyse imkansız olduğu düşünülüyor" dedi. "Şimdi yapabileceğinizi gösteriyoruz. Bizim hilemiz de tane sınırlarının oluşmasını engellemek.”
Araştırmacılar, bir yığın malzemeden atom inceliğinde bir pulu manuel olarak soymak yerine, atomları bir silikon gofret boyunca pompalamak için geleneksel buhar biriktirme yöntemlerini kullandılar. Atomlar sonunda gofret üzerine yerleşir ve iki boyutlu kristal yönlere doğru büyüyerek çekirdeklenir. Silikon gofret boyunca rastgele yönlerde büyümelerini önlemek ve bunun yerine tüm gofret boyunca tek kristalli bölgeler oluşturmak için büyüyen her kristali hizalamak için, önce bir silikon gofreti bir silikon dioksit maskesiyle kapladılar ve her biri küçük cepler halinde şekillendirdiler. bir kristal tohumu yakalayın. Maskeli gofret boyunca, daha sonra bir 2D TMD oluşturmak için her cebe yerleşen bir atom gazı akıttılar. Maskenin cepleri atomları bir araya topladı ve onları silikon gofret üzerinde aynı, tek kristalli oryantasyonda toplanmaya teşvik etti.
Ekip, maskeleme yöntemiyle basit bir TMD transistör üretti ve elektrik performansının aynı malzemeden saf bir pul kadar iyi olduğunu gösterdi.
Yöntemi çok katmanlı bir cihaz tasarlamak için de uyguladılar. Bir silikon plakayı desenli bir maskeyle kapladıktan sonra, her karenin yarısını doldurmak için bir tür 2B malzeme geliştirdiler, ardından kalan kareleri doldurmak için ilk katmanın üzerine ikinci bir 2B malzeme türü geliştirdiler. Sonuç, her kare içinde ultra ince, tek kristalli iki katmanlı bir yapıydı. Kim, ileriye dönük olarak, ultra ince, esnek ve çok işlevli filmler yapmak için birden fazla 2B malzemenin bu şekilde büyütülebileceğini ve istiflenebileceğini söyledi.
Sıvı metal devreleri yazdırma
Tianjin Üniversitesi'nden araştırmacılar bir yöntem geliştirdiler. işlevsel sıvı metal devrelerini yazdırma bir masaüstü lazer yazıcı kullanarak çok çeşitli öğelere ve yüzeylere.
Devreleri oluşturmak için araştırmacılar, bağlantılı bir tasarımı sıradan bir lazer yazıcıyla ısıyla aktarılabilen termal kağıda yazdırdılar. Yazıcı, ısıtılarak bir cam panele aktarılan karbon bazlı bir toner bıraktı. Bu toner desenleri yüzeyi pürüzlendirdi ve karbon ile sıvı metal arasında hidrofobik bir hava boşluğu yarattı. Bu, metalin üstüne fırçalandığında yapışmasını önledi, böylece elektronik mürekkep bazlı desen yalnızca yüzeyin açıkta kalan kısımlarına yapıştı.
Bu devre daha sonra doğrudan plastik soda şişesi gibi pürüzsüz bir yüzeye yapıştırılabilir. Yüzey bir portakalın engebeli kabuğu gibi çok pürüzlüyse, cihaz önce esnek bir plastik parçasının üzerine, ardından daha pürüzlü bir yüzeye yerleştirildi.
Nasıl takıldıklarına bakılmaksızın, basit elektronik aksamın tümü, görüntülerin gösterilmesi, RFID etiketleme, sıcaklık ve ses algılama gibi işlevlerle çeşitli alt tabakalarında amaçlandığı gibi çalıştı. Araştırmacılar, yöntemin sıvı metal devrelerin uygulamalarını genişleteceğini umuyor.
AI yeni nanoyapılar bulur
Brookhaven Ulusal Laboratuvarı ve Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı'ndaki bilim adamları bir AI odaklı teknik yeni bir merdiven benzeri yapı da dahil olmak üzere kendi kendine birleşen yeni nanoyapıları keşfetmek.
Brookhaven'in Fonksiyonel Nanomalzemeler Merkezi'nden (CFN) bilim adamı olan Gregory Doerk, "Kendi kendine montaj, mikroelektronik ve bilgisayar donanımındaki ilerlemeler için bir itici güç olan nanomodelleme için bir teknik olarak kullanılabilir" dedi. "Bu teknolojiler her zaman daha küçük nano modeller kullanarak daha yüksek çözünürlük için baskı yapıyor. Kendi kendini bir araya getiren malzemelerden gerçekten küçük ve sıkı bir şekilde kontrol edilen özellikler elde edebilirsiniz, ancak bunlar, örneğin devreler için ortaya koyduğumuz türden kurallara zorunlu olarak uymazlar. Kendi kendine montajı bir şablon kullanarak yönlendirerek, daha kullanışlı kalıplar oluşturabiliyoruz.”
CFN grup lideri Kevin Yager, "Artık daha önce hiç kimsenin hayalini kurmadığı bir merdiven yapısı oluşturabiliyor olmamız inanılmaz," diye ekledi. "Geleneksel kendi kendine montaj yalnızca silindirler, levhalar ve küreler gibi nispeten basit yapılar oluşturabilir. Ancak iki malzemeyi bir araya getirerek ve tam olarak doğru kimyasal ızgarayı kullanarak tamamen yeni yapıların mümkün olduğunu bulduk."
AI çerçevesi, bir deneyin tüm adımlarını otonom olarak tanımlayabilir ve gerçekleştirebilir ve yeni ve kullanışlı yapılar oluşturmak için kendi kendine montaj sürecinde doğru parametre kombinasyonunu bulmak için kullanıldı. Ekip, yeni algoritmalarını kullanarak malzeme keşfini hızlandırmak için önce analiz için bir dizi özellik içeren karmaşık bir örnek geliştirdi. Araştırmacılar, numuneyi CFN nanofabrikasyon tesisini kullanarak ürettiler ve kendi kendine montajı CFN malzeme sentez tesisinde gerçekleştirdiler.
Yager, "Malzeme bilimi yapmanın eski usul bir yolu, bir örneği sentezlemek, ölçmek, ondan öğrenmek ve ardından geri dönüp farklı bir örnek oluşturmak ve bu süreci yinelemeye devam etmektir" dedi. "Bunun yerine, ilgilendiğimiz her parametrenin gradyanına sahip bir numune yaptık. Dolayısıyla bu tek numune, birçok farklı malzeme yapısından oluşan geniş bir koleksiyon."
Brookhaven Ulusal Sinkrotron Işık Kaynağı II'de bilim adamı olan Masa Fukuto, ultra parlak x-ışınlarının nasıl kullanıldığını açıkladı: "Bu mikro ışınlı x-ışınlarının malzeme tarafından nasıl dağıldığını analiz ederek, aydınlatılan noktada malzemenin yerel yapısını öğreniyoruz. Pek çok farklı noktada yapılan ölçümler, yerel yapının gradyan numunesi boyunca nasıl değiştiğini ortaya çıkarabilir. Bu çalışmada, AI algoritmasının her bir ölçümün değerini en üst düzeye çıkarmak için bir sonraki noktayı ölçmek için anında seçmesine izin verdik.”
Algoritma, araştırmacıların daha yakından çalışması için karmaşık örnekte üç temel alan belirledi. Bu önemli alanları ince ayrıntılarla görüntülemek için elektron mikroskobu kullandılar, nano ölçekli bir merdivenin raylarını ve basamaklarını ve diğer yeni özellikleri ortaya çıkardılar.
Baştan sona, deney yaklaşık altı saat sürdü. Araştırmacılar, geleneksel yöntemleri kullanarak bu keşfi yapmak için yaklaşık bir aya ihtiyaçları olacağını tahmin ediyorlar.
Yager, "Özerk yöntemler, keşfi büyük ölçüde hızlandırabilir" dedi. "Temel olarak, bilimin olağan keşif döngüsünü 'sıkılaştırıyor', böylece hipotezler ve ölçümler arasında daha hızlı geçiş yapıyoruz. Bununla birlikte, yalnızca hızın ötesinde, otonom yöntemler inceleyebileceklerimizin kapsamını genişletiyor, bu da daha zorlu bilim problemlerinin üstesinden gelebileceğimiz anlamına geliyor."
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://semiengineering.com/research-bits-march-6/
