Utilisation de l'apprentissage automatique pour réduire les possibilités d'une meilleure interface de tunnel quantique

(a) L'organigramme de la méthode d'interface ML. (b) Structures atomiques de dix interfaces Si/SiO2 avec une zone interfaciale de périodicité inférieure à 1 nm2. Les cycles en pointillés en (b) mettent en évidence les atomes de Si non satisfaits avec des liaisons pendantes. Boules jaunes, Si; boules rouges, O. Crédit :Lettres d'examen physique (2022). DOI :10.1103/PhysRevLett.128.226102

Une paire de chercheurs de l'Université Fudan en Chine a utilisé l'apprentissage automatique pour réduire la liste des configurations d'interface de tunneling améliorées possibles à utiliser dans les transistors. Ils ont publié leurs résultats dans Physical Review Letters.

Au cours des dernières décennies, les ingénieurs ont travaillé pour faire respecter la loi de Moore, doublant fidèlement le nombre de transistors pouvant être placés sur un circuit intégré environ tous les deux ans. Mais de tels efforts sont compromis en raison des lois de la physique, plus particulièrement celles liées à l'effet tunnel quantique qui dégradent les performances. Plus précisément, le matériau utilisé pour séparer les grilles des puces (interfaces) des canaux est devenu si mince que les porteurs de charge peuvent se frayer un chemin via l'effet tunnel quantique. Dans ce nouvel effort, les chercheurs ont recherché des configurations stables qui minimiseraient un tel effet tunnel, permettant ainsi à la loi de Moore de continuer, au moins pendant un certain temps.

Le travail a consisté à étudier comment le tunneling est impacté par la structure d'une interface donnée. Les chercheurs ont découvert que la configuration du matériau constituant l'interface jouait un rôle majeur dans le degré d'effet tunnel quantique. Ils ont ensuite utilisé une application d'apprentissage automatique pour étudier environ 2 500 structures en tant que remplacements potentiels de configuration d'interface candidats. Ils ont trouvé 40 configurations qui semblaient susceptibles de fournir une meilleure option que celles actuellement utilisées. Parmi ceux-ci, ils ont constaté que seulement 10 étaient énergétiquement stables. Les tests des 10 candidats ont montré que seulement deux étaient capables de supprimer le tunneling. Ils suggèrent que les deux configurations pourraient être utilisées dans la conception et la production de circuits intégrés pour permettre plus de transistors sur une puce, ce qui en pratique permet la création de dispositifs plus petits.

Les chercheurs prévoient ensuite de recentrer leurs efforts pour voir si d'autres matériaux de transistors pourraient être plus adaptés à une utilisation dans la prochaine génération de circuits intégrés. + Explorer plus loin