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  • Une perspective 2D :empiler des matériaux pour réaliser un avenir à faible consommation d'énergie

    Les matériaux 2D pourraient contribuer à inaugurer une ère de puces et de circuits semi-conducteurs à faible puissance. Crédit :Shutterstock

    Les scientifiques ont conçu une structure multi-empilement à base de matériaux 2-D comprenant du disulfure de tungstène (WS 2 ) couche prise en sandwich entre des couches de nitrure de bore hexagonal (hBN) qui présente une interaction à longue distance entre les WS successifs 2 couches ayant le potentiel de réduire la complexité de la conception des circuits et la consommation d'énergie.

    Les matériaux 2-D ont été populaires parmi les scientifiques des matériaux en raison de leurs propriétés électroniques lucratives, permettant leurs applications dans le photovoltaïque, semi-conducteurs, et épuration de l'eau. En particulier, la stabilité physique et chimique relative des matériaux 2-D leur permet d'être "empilés" et "intégrés" les uns aux autres. En théorie, cette stabilité des matériaux 2D permet la fabrication de structures à base de matériaux 2D comme les « puits quantiques » couplés (CQW), un système de "puits" potentiels en interaction, " ou des régions très peu énergivores, qui n'autorisent que des énergies spécifiques pour les particules piégées en leur sein.

    Les CQW peuvent être utilisés pour concevoir des diodes à effet tunnel résonnantes, dispositifs électroniques qui présentent un taux de variation de tension négatif avec le courant et sont des composants essentiels des circuits intégrés. Ces puces et circuits font partie intégrante des technologies qui émulent les neurones et les synapses responsables du stockage de la mémoire dans le cerveau biologique.

    Prouver que les matériaux 2D peuvent effectivement être utilisés pour créer des CQW, une équipe de recherche dirigée par Myoung-Jae Lee Ph.D. de Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST) a conçu un système CQW qui empile un disulfure de tungstène (WS 2 ) entre deux couches de nitrure de bore hexagonal (hBN). "hBN est un isolant 2-D presque idéal avec une stabilité chimique élevée. Cela en fait un choix parfait pour l'intégration avec WS 2 , qui est connu pour être un semi-conducteur sous forme 2-D, " explique le professeur Lee. Leurs résultats sont publiés dans ACS Nano .

    L'équipe a mesuré l'énergie des excitons - systèmes liés comprenant un électron et un trou d'électron (absence d'électron) - et des trions (exciton lié à l'électron) pour le CQW et les a comparés à celui de la bicouche WS 2 structures pour identifier l'effet du WS 2 -WS 2 interaction. Ils ont également mesuré les caractéristiques courant-tension d'un seul CQW pour caractériser son comportement.

    Ils ont observé une diminution progressive de l'énergie des excitons et des trions avec une augmentation du nombre de mises, et une diminution brutale de la bicouche WS 2 . Ils ont attribué ces observations à une interaction inter-puits à longue distance et à une forte WS 2 -WS 2 interactions en l'absence de hBN, respectivement. Les caractéristiques courant-tension ont confirmé qu'il se comporte comme une diode à effet tunnel résonnante.

    Quelles implications ces résultats ont-ils pour l'avenir de l'électronique ? Le professeur Lee résume, « Nous pouvons utiliser des diodes à effet tunnel résonantes pour fabriquer des dispositifs logiques à valeurs multiples qui réduiront considérablement la complexité des circuits et les consommations d'énergie de calcul. Ceci, à son tour, peut conduire au développement de l'électronique de faible puissance."

    Ces découvertes vont certainement révolutionner l'industrie électronique avec des puces et des circuits semi-conducteurs à très faible puissance, mais ce qui est plus excitant, c'est où ces puces peuvent nous emmener, car ils peuvent être utilisés dans des applications qui imitent les neurones et les synapses, qui jouent un rôle dans le stockage de la mémoire dans le cerveau biologique. Cette perspective 2D pourrait donc être la prochaine grande innovation de l'intelligence artificielle.


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