研究部分:3月6日

2 d tmd硅

工程师在麻省理工学院,位于达拉斯的得克萨斯大学,基础科学研究所韩国成均馆大学,圣路易斯华盛顿大学,加州大学河滨分校,延世大学直接督导下的研究,找到了一种方法增长2 d材料在行业标准硅晶圆,同时保留他们的水晶形体。

使用新的“nonepitaxial,单个水晶增长”的方法,团队制作一个简单的功能从一个类型的2 d晶体管材料称为过渡金属dichalcogenides, tmd,已知导电比硅纳米尺度。

“我们预计我们的技术可以使2 d是从汤姆斯的发展,高性能、新一代电子设备,“Jeehwan Kim表示,麻省理工学院的机械工程的副教授。“我们已经解锁跟上摩尔定律的方法使用2 d材料。”

二维材料生长蓝宝石的晶片,一个六角形的结构。硅缺乏结构,作为支撑支架,导致一个随机的晶体,随意合并,形成无数的晶界,阻碍导电率。

“几乎被认为是不可能长单个水晶2 d材料硅,”金说。“现在我们给你可以。我们的技巧是防止颗粒边界的形成。”

代替手动去死皮的原子薄片状散装材料,研究人员使用常规气相沉积方法注入原子在硅片。晶片上的原子最终解决和成核、成长为二维晶体取向。阻止他们生长在随机取向在硅片,而使每个生长晶体创建单个水晶地区在整个晶片,他们首先介绍了硅片在二氧化硅掩模图案成小口袋,每个设计陷阱水晶种子。蒙面的薄片,然后他们流动的气体原子进入每个口袋2 d TMD。面具的口袋里抓住了原子和鼓励他们组装在硅片一样,单个水晶取向。

通过沉积原子晶片涂上“面具”(左上),麻省理工学院的工程师可以捕捉原子在面具的个人口袋中间(中心),并鼓励原子成长为完美,2 d,单个水晶层(右下角)。(来源:由研究人员。由麻省理工学院的新闻编辑)。

屏蔽方法,团队制作一个简单的TMD晶体管和显示,其电气性能是一样好的纯片相同的材料。

他们还应用工程师一个多层装置的方法。覆盖后的硅片的面具,他们增长了一种2 d材料来填补每平方的一半,然后第二个增长类型的二维材料在第一层填补剩下的方块。结果是一个超薄,单个水晶双层结构在每个广场。金正日说,展望未来,可以种植和多个二维材料堆放在一起,这种方式使超薄,灵活,多功能的电影。

液态金属印刷电路

来自天津大学的研究人员开发了一种方法打印功能液态金属回路在各种各样的项目和表面使用台式激光打印机。

创建电路,研究人员打印出一个连接设计到heat-transferrable热敏纸和一个普通的激光打印机。打印机奠定了碳基碳粉,被转移到一个窗格玻璃的加热。这些墨粉模式粗糙表面和创建了一个疏水的碳和液态金属之间的空气。这阻止了金属的粘在上面刷,所以电子墨汁做成的模式只粘在接触部分的表面。

这种电路可以直接粘表面光滑,如塑料汽水瓶。如果表面太粗糙,比如桔子,颠簸的皮肤设备第一次被放在一块软塑料,然后在粗糙表面。

无论如何,简单的电子产品都是有意在他们不同的底物,功能包括显示图像,RFID标签,感应温度和声音。研究人员希望该方法将扩大液态金属的应用电路。

AI找到新的纳米结构

布鲁克海文国家实验室的科学家们和劳伦斯伯克利国家实验室使用AI-driven技术发现新的自组装纳米结构,包括一个新颖的阶梯状结构。

”自组装可以用作nanopatterning技术,这是一个推动微电子和计算机硬件的进步,”Gregory Doerk说布鲁克海文国家实验室的科学家们的中心功能纳米材料(CFN)。“这些技术总是使用小nanopatterns推动更高的分辨率。你可以得到非常小的从自组装材料和严格控制的特性,但他们并不一定遵守我们制定的规则,对电路,例如。通过自组装使用一个模板,我们可以形成模式更有用。”

“事实上,我们现在可以创建一个阶梯结构,之前从来没有一个梦想,是惊人的,”凯文狙击兵,CFN组长。“传统的自组装只能形成相对简单的结构像汽缸,床单,和球体。但通过两种材料混合在一起,使用合适的化学光栅,我们发现全新的结构是可能的。”

AI框架可以自主定义和执行的所有步骤的一个实验,用于自组装过程中找到合适的参数组合来创建新的和有用的结构。加速材料发现使用他们的新算法,团队首先开发了一个复杂样品的光谱特性进行分析。研究人员制作样品使用CFN奈米制造设施和开展CFN材料的自组装合成设备。

“老学校的材料科学是合成一个样本,测量它,学习它,然后再做出不同的样本,使迭代过程,“狙击兵说。“相反,我们做了一个样品,有梯度的参数我们感兴趣。单样本是一个巨大的收集许多不同的材料的结构。”

科学家玛莎Fukuto布鲁克海文国家同步光源II ultrabright x射线是如何使用解释说:“通过分析这些x射线微光束被分散的物质,我们了解材料的局部结构照明的地方。测量在很多不同的地方可以揭示之间局部结构的不同梯度样品。在这项工作中,我们选择让人工智能算法,动态,现场测量每个测量的价值最大化。”

该算法识别三个关键领域的复杂样品中研究人员研究更紧密。他们用电子显微镜图像关键领域的细节,发现rails和阶梯的纳米级和其他新颖的特性。

从开始到结束,实验跑大约6个小时。研究人员估计他们需要大约一个月这一发现使用传统方法。

“自治方法可以极大地加速发现”,耶格说。“它本质上是“紧缩”通常的科学发现循环,这样我们之间的周期假设和测量速度更快。不仅仅是速度,然而,自治的方法增加了我们可以研究的范围,这意味着我们可以解决更有挑战性的科学问题。”