Ker se tranzistorji še naprej miniaturizirajo, postajajo kanali, skozi katere prevajajo tok, vedno ožji, kar zahteva nadaljnjo uporabo materialov z visoko mobilnostjo elektronov.Dvodimenzionalni materiali, kot je molibdenov disulfid, so idealni za visoko mobilnost elektronov, toda ko so med seboj povezani s kovinskimi žicami, se na kontaktnem vmesniku oblikuje Schottkyjeva pregrada, pojav, ki zavira pretok naboja.
Maja 2021 je skupna raziskovalna skupina pod vodstvom Massachusetts Institute of Technology in v kateri so sodelovali TSMC in drugi potrdila, da lahko uporaba polmetalnega bizmuta v kombinaciji s pravilno razporeditvijo obeh materialov zmanjša kontaktni upor med žico in napravo. , s čimer je ta težava odpravljena., ki pomaga doseči zastrašujoče izzive polprevodnikov pod 1 nanometrom.
Ekipa MIT je ugotovila, da lahko kombiniranje elektrod s polmetalnim bizmutom na dvodimenzionalnem materialu močno zmanjša upor in poveča prenosni tok.Oddelek za tehnične raziskave TSMC je nato optimiziral postopek nanašanja bizmuta.Končno je ekipa Nacionalne tajvanske univerze uporabila "sistem litografije s helijevim ionskim žarkom", da je uspešno zmanjšala komponentni kanal na nanometrsko velikost.
Po uporabi bizmuta kot ključne strukture kontaktne elektrode zmogljivost tranzistorja dvodimenzionalnega materiala ni le primerljiva z zmogljivostjo polprevodnikov na osnovi silicija, ampak tudi združljiva s trenutno glavno procesno tehnologijo na osnovi silicija, kar bo pomagalo pri v prihodnosti prebiti meje Moorovega zakona.Ta tehnološki preboj bo rešil glavni problem dvodimenzionalnih polprevodnikov, ki vstopajo v industrijo, in je pomemben mejnik za nadaljnji napredek integriranih vezij v obdobju po Mooru.
Poleg tega je uporaba računalniške znanosti o materialih za razvoj novih algoritmov za pospešitev odkrivanja več novih materialov prav tako vroča točka v trenutnem razvoju materialov.Januarja 2021 je na primer Laboratorij Ames ameriškega ministrstva za energijo objavil članek o algoritmu »Cuckoo Search« v reviji »Natural Computing Science«.Ta novi algoritem lahko išče zlitine z visoko entropijo.čas od tednov do sekund.Algoritem strojnega učenja, ki ga je razvil Sandia National Laboratory v Združenih državah Amerike, je 40.000-krat hitrejši od običajnih metod, kar skrajša cikel načrtovanja tehnologije materialov za skoraj eno leto.Aprila 2021 so raziskovalci na Univerzi v Liverpoolu v Združenem kraljestvu razvili robota, ki lahko samostojno oblikuje poti kemijske reakcije v 8 dneh, izvede 688 poskusov in najde učinkovit katalizator za izboljšanje fotokatalitskega delovanja polimerov.
Za to ročno potrebujemo mesece.Univerza v Osaki na Japonskem je z uporabo 1200 materialov fotonapetostnih celic kot podatkovne baze za usposabljanje proučevala razmerje med strukturo polimernih materialov in fotoelektrično indukcijo prek algoritmov strojnega učenja ter v 1 minuti uspešno pregledala strukturo spojin s potencialnimi aplikacijami.Tradicionalne metode zahtevajo 5 do 6 let.
Čas objave: 11. avgusta 2022