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硅的继任者,二维材料有了新进展

硅的继任者,二维材料有了新进展

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来源:内容由半导体行业观察(ID:icbank)编译自eurekalert,谢谢。

根据摩尔定律,自 1960 年代以来,微芯片上的晶体管数量每年都翻一番。但预计这一轨迹很快就会趋于平稳,因为一旦用这种材料制成的设备尺寸下降到一定尺寸以下,硅——现代晶体管的支柱——就会失去其电气特性。


这就推动我们进入二维材料世界——精致的二维完美晶体片,薄如单个原子。在纳米尺度上,二维材料可以比硅更有效地传导电子。因此,寻找下一代晶体管材料的重点是将 2D 材料作为硅的潜在替代品。


但在电子行业过渡到二维材料之前,科学家们必须首先找到一种方法,在符合行业标准的硅晶圆上设计材料,同时保持其完美的晶体形态。麻省理工学院的工程师现在可能有了解决方案。


该团队开发了一种方法,可以让芯片制造商通过在现有的硅晶圆和其他材料上生长,用二维材料制造体积越来越小的晶体管。这种新方法是一种“非外延、单晶生长”的形式,该团队首次使用这种方法在工业硅晶圆上生长纯净、无缺陷的二维材料。


通过他们的方法,该团队用一种称为过渡金属二硫化物或 TMD 的二维材料制造了一个简单的功能晶体管,众所周知,这种材料在纳米尺度上的导电性能优于硅。


麻省理工学院机械工程副教授 Jeehwan Kim 表示:“我们希望我们的技术能够推动基于二维半导体的高性能下一代电子设备的开发。” “我们已经解锁了一种使用 2D 材料赶上摩尔定律的方法。”


Kim 和他的同事在发表在《自然》杂志上的一篇论文中详细介绍了他们的方法。该研究的麻省理工学院合著者包括 Ki Seok Kim、Doyoon Lee、Celesta Chang、Seunghwan Seo、Hyunseok Kim、Jiho Shin、Sangho Lee、Jun Min Suh 和 Bo-In Park,以及德克萨斯大学达拉斯分校的合作者,加州大学河滨分校、圣路易斯华盛顿大学以及韩国各地的机构。


crystal patchwork


为了生产二维材料,研究人员通常采用手动工艺,将原子薄片小心地从大块材料上剥离,就像剥洋葱层一样。


但大多数块状材料都是多晶的,包含多个随机方向生长的晶体。在一个晶体与另一个晶体相遇的地方,“晶界”充当电屏障。任何流过一个晶体的电子在遇到不同方向的晶体时都会突然停止,从而降低材料的导电性。即使在剥离 2D 薄片之后,研究人员也必须在薄片中搜索“单晶”区域——这是一个乏味且耗时的过程,很难在工业规模上应用。


最近,研究人员发现了制造二维材料的其他方法,方法是在蓝宝石晶圆上生长它们——一种具有六边形原子图案的材料,可以促使二维材料以相同的单晶方向组装。


“但没有人在内存或逻辑行业中使用蓝宝石,”Kim 说。“所有基础设施都基于硅。对于半导体加工,你需要使用硅晶圆。”


然而,硅晶圆缺乏蓝宝石的六边形支撑支架。当研究人员试图在硅上生长二维材料时,结果是随机拼凑的晶体随意合并,形成许多阻碍导电性的晶界。 


“人们认为在硅上生长单晶 2D 材料几乎是不可能的,”Kim 说。“现在我们证明你可以。而我们的诀窍是防止晶界的形成。”


Seed pockets


该团队的新“非外延单晶生长”不需要剥离和搜索二维材料薄片。相反,研究人员使用传统的气相沉积方法将原子泵送到硅晶片上。原子最终沉积在晶圆上并成核,生长成二维晶体方向。如果任其发展,每个“核”或晶体的种子都会在硅片上以随机方向生长。但是 Kim 和他的同事找到了一种方法来对齐每个生长的晶体,以在整个晶圆上创建单晶区域。


为此,他们首先用“掩模”覆盖硅晶片——一层二氧化硅,他们将其图案化成微小的口袋,每个口袋都设计用来捕获晶种。然后,他们在掩模晶圆上流动原子气体,这些原子气体沉降到每个口袋中,形成二维材料——在本例中为 TMD。掩模的口袋聚集了原子,并鼓励它们以相同的单晶方向组装在硅晶片上。


“这是一个非常令人震惊的结果,”Kim 说,“即使二维材料和硅片之间没有外延关系,到处都是单晶生长。”


通过他们的掩蔽方法,该团队制造了一个简单的 TMD 晶体管,并表明其电气性能与相同材料的纯薄片一样好。


他们还应用该方法来设计多层设备。在用图案掩模覆盖硅晶片后,他们生长了一种类型的二维材料以填充每个正方形的一半,然后在第一层上生长了第二种类型的二维材料以填充其余的正方形。结果是每个正方形内都有一个超薄的单晶双层结构。Kim 说,展望未来,可以通过这种方式生长和堆叠多种二维材料,以制造超薄、灵活和多功能的薄膜。


“到目前为止,还没有办法在硅晶圆上制造单晶形式的二维材料,因此整个社区几乎放弃了为下一代处理器开发二维材料,”Kim 说。“现在我们已经完全解决了这个问题,有办法使设备小于几纳米。这将改变摩尔定律的范式。”


这项研究得到了 DARPA、英特尔、IARPA MicroE4AI 计划、MicroLink Devices, Inc.、ROHM Co. 和三星的部分支持。


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