Bits de investigación: 5 de septiembre

Semiconductores TMD en capas

Científicos de la Universidad de Tsinghua investigaron técnicas de fabricación para fabricación e ingeniería. dicalcogenuros de metales de transición (TMD).

Al modular los TMD con varios métodos, incluida la ingeniería de fase, la ingeniería de defectos, el dopaje y la aleación, esta clase de material podría proporcionar una amplia gama de alternativas para semiconductores en capas de alta calidad con fase estable y estructura de banda adecuada. Además, los investigadores dijeron que las fases no semiconductoras de los semiconductores en capas se pueden utilizar como contactos, dieléctricos y capas intermedias para construir dispositivos de alto rendimiento.

"En principio, esto abre el diseño de una clase completamente nueva de materiales en aplicaciones fotoelectrónicas, que han exhibido propiedades novedosas, como superconductividad, acoplamiento de órbita de espín, ferroelectricidad y ferromagnetismo", dijo Chen Wang, profesor asociado de la Escuela de Materiales de la Universidad de Tsinghua.

Una de las características atractivas del material son las nuevas posibilidades para la formación de heteroestructuras. Por ejemplo, la síntesis de las heteroestructuras laterales WS2-WSe2 y MoS2-MoSe2 se puede sintetizar mediante crecimiento escalonado. Los TMD de heteroestructura vertical se pueden fabricar mediante crecimiento escalonado o apilamiento mecánico.

El equipo también está explorando la integración heterogénea de semiconductores en capas y semiconductores tradicionales. "[Las heteroestructuras de Van der Waals] pueden formarse combinando diferentes tipos de materiales en capas y semiconductores tradicionales para realizar dispositivos funcionales", dijo Simian Zhang de la Universidad de Tsinghua.

"Creemos que la integración heterogénea entre los semiconductores tradicionales y en capas, que combina las ventajas técnicas y económicas de ambos sistemas de materiales, proporciona una ruta intermedia práctica para la etapa inicial de la era posterior a Moore", añadió Wang.

Zhuofan Chen et al, Coherencia comparativa entre semiconductores tradicionales y en capas: oportunidades únicas para una integración heterogénea, 2023 Int. J. Extremo. Fabricante. 5 042001 https://doi.org/10.1088/2631-7990/ace501

Transistor eléctrico neuromórfico de doble capa.

Investigadores del Instituto Nacional de Ciencia de Materiales (NIMS) de Japón y la Universidad de Ciencias de Tokio crearon lo que afirman es el más rápido Transistor eléctrico neuromórfico de doble capa. utilizando una película delgada de cerámica altamente conductora de iones y una película delgada de diamante.

Un transistor eléctrico de doble capa funciona como un interruptor utilizando cambios de resistencia eléctrica causados ​​por la carga y descarga de una doble capa eléctrica formada en la interfaz entre el electrolito y el semiconductor. Sin embargo, su conmutación es lenta, con un tiempo de transición típico que oscila entre varios cientos de microsegundos y 10 milisegundos.

En el nuevo dispositivo, se forma una doble capa eléctrica en la interfaz cerámica/diamante. La fina película de cerámica de circonio es capaz de adsorber grandes cantidades de agua en sus nanoporos y permitir que los iones de hidrógeno del agua migren fácilmente a través de ella, lo que permite que la doble capa eléctrica se cargue y descargue rápidamente. El equipo descubrió que funciona 8.5 veces más rápido que los transistores eléctricos de doble capa existentes.

El equipo también confirmó la capacidad del transistor para convertir formas de onda de entrada en muchas formas de onda de salida diferentes con precisión, lo que le brinda potencial para su uso en dispositivos de inteligencia artificial de vanguardia para el reconocimiento de imágenes, voz y olores.

Makoto Takayanagi, Daiki Nishioka, Takashi Tsuchiya, Masataka Imura, Yasuo Koide, Tohru Higuchi, Kazuya Terabe, Conmutación ultrarrápida de un transistor eléctrico de doble capa de estado sólido con un conductor de protones de circonio poroso estabilizado con itria y la aplicación a la computación neuromórfica , Materials Today Advances, Volumen 18, 2023, 100393, ISSN 2590-0498, https://doi.org/10.1016/j.mtadv.2023.100393