一文告訴你芯片材料的新選擇

隨著芯片不斷微縮，或是應(yīng)用于諸如AI或機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的傳感器等新器件。材料已經(jīng)成為整個半導(dǎo)體供應(yīng)鏈的一項日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

在高級節(jié)點上，工程材料不再可選?，F(xiàn)在它們是一種需求，芯片中的新材料含量隨著密度和功能的增加而不斷增加。這在5nm及以上是顯而易見的，但解決材料問題的趨勢出現(xiàn)在并非所有產(chǎn)品都處于最新工藝節(jié)點的市場中。在安全性至關(guān)重要的市場對于器件壽命有著強烈需求，例如汽車、醫(yī)療和航空電子器件，以及工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，這些領(lǐng)域已將材料科學(xué)帶到了半導(dǎo)體行業(yè)的前沿。

Brewer Science業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理Dominic Miranda表示：“人們對AI的一個誤解是認(rèn)為它全是關(guān)于訓(xùn)練和推理的算法。但輸入到這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同樣重要。在網(wǎng)絡(luò)、工廠和城市中有很多傳感器，并且有大量數(shù)據(jù)。所以數(shù)據(jù)的速度很重要，傳感器對各種數(shù)據(jù)的反應(yīng)速度也很重要。材料對于傳感器對刺激作出反應(yīng)的速度有很大影響?！?/p>

這個領(lǐng)域的研究目前正在進(jìn)行，例如，用碳納米管或石墨烯作為活性層的碳基技術(shù)。

Miranda表示：“用材料對這些器件進(jìn)行功能化的方式會影響傳感器的特性和感應(yīng)方式。器件越復(fù)雜，你就越需要處理噪音。可能是環(huán)境噪音，例如機器運轉(zhuǎn)或振動產(chǎn)生的噪音。我們發(fā)現(xiàn)市場正在朝著兩個方向發(fā)展。你可以將傳感器從貨架上取下并應(yīng)用到系統(tǒng)中，也可以使用定制設(shè)計來獲得更清晰的信號?！?/p>

噪聲是一個日益嚴(yán)重的問題，特別是在高級節(jié)點上，與老節(jié)點相比，高級節(jié)點的公差要小得多。雖然這曾經(jīng)主要是對數(shù)字開關(guān)附近的模擬電路的挑戰(zhàn)，但是在10 / 7nm及更低的柵極氧化層和更高的密度使電源、電磁干擾和熱量產(chǎn)生的噪聲成為日益棘手的問題，即使在數(shù)字電路中也是如此。

進(jìn)軍2D

在縮小器件方面面臨的挑戰(zhàn)之一是，像大多數(shù)材料一樣，硅本身是三維的。即使硅層只有一個原子的厚度，它仍然包含從表面延伸出來的懸空鍵。這些鍵需要進(jìn)行鈍化，以避免不良的相互作用，并引入導(dǎo)致載流子散射和降低遷移性（carrier scattering and degrades mobility）的表面粗糙度。

相比之下，二維半導(dǎo)體中沒有平面外鍵（out-of-plane bonds）。單原子層在結(jié)構(gòu)上是“完整的”、自鈍化的，從而減少或消除短溝道效應(yīng)。

盡管如此，在可制造器件中開發(fā)這些有前途的結(jié)構(gòu)特性仍然是個挑戰(zhàn)。石墨烯是首個發(fā)現(xiàn)的二維半導(dǎo)體，沒有帶隙。在典型的操作溫度下，黑磷不穩(wěn)定。相反，目前的研究主要集中在如MoS2、WS2和WSe2等過渡金屬二硫化物上。在4月份的材料研究協(xié)會春季會議和去年12月的IEEE電子器件會議上，有幾篇論文對這些化合物的物理學(xué)和材料學(xué)問題進(jìn)行了研究。

圖1：2D二硫化鉬（來源：MIT）

商業(yè)應(yīng)用的第一個挑戰(zhàn)是如何簡單地制作二維材料。通過剝離可以獲得大量的研究樣品——通過使用膠帶將石墨烯分離出來，以從塊狀石墨中拉出層——但制造的精度和質(zhì)量要求需要更可控的方法。

雖然CVD是薄層沉積的顯而易見的選擇，但二維材料的CVD比乍看起來更復(fù)雜。例如，2D材料可以放在基板上，但不會與其鍵合。因此，生長2D半導(dǎo)體通常涉及從半導(dǎo)體單層下面蝕刻或燒蝕成核層，以分離它。加州大學(xué)洛杉磯分校化學(xué)和生物化學(xué)教授Xiangfeng Duan在一次演講中解釋說，器件所需的多層堆疊需要仔細(xì)注意與基板之間、堆疊組件之間以及工藝氣體之間的化學(xué)兼容性。適用于單層的工藝條件會導(dǎo)致下一層發(fā)生化學(xué)降解或熱降解。

但是，當(dāng)二維半導(dǎo)體異質(zhì)結(jié)構(gòu)成功沉積時，結(jié)果會非常顯著。Duan的小組制作了原子級厚度的橫向WSe2/WS2 p-n二極管，這兩種材料沿著一條量子線相互作用。對于垂直堆疊，他們正在研究在現(xiàn)有堆疊中插入電無源材料（electrically passive materials）。這種方法可能會將單分子層彼此分離，而不會增加基地去除的復(fù)雜性。

然而，僅僅分離單個層是不夠的。在二維材料中，缺陷可以完全阻止載體的運動：它們不能離開平面去尋找另一條路徑。加州大學(xué)伯克利分校的電子工程和計算機科學(xué)教授Ali Javey在他的光電器件研究報告中指出，缺陷是非輻射重組中心（non-radiative recombination centers）。因此，量子產(chǎn)率給出了一個合理的缺陷水平的度量。

一旦獲得高質(zhì)量的半導(dǎo)體材料，低阻接觸（, low-resistance contacts）就成為下一個挑戰(zhàn)。具有良好的電子移動能力的接觸（A contact with good electron mobility）可能會阻礙空穴，反之亦然。Javey的團(tuán)隊展示了光電發(fā)射裝置，他們使用交流電來提供第一個空穴，然后是電子，這些電子在脫落的MoS2層中重新組合，從而發(fā)出光。相比于分離材料，在生長材料中，基底的熱膨脹系數(shù)可用于控制沉積膜中應(yīng)變的大小，改變帶隙和發(fā)射特性。

在IEDM上發(fā)表的研究中，博士生Xuejun Xie和加州大學(xué)圣巴巴拉分校的同事描述了光敏MoS2 FET在人工視網(wǎng)膜器件中的應(yīng)用。這種器件對于神經(jīng)形態(tài)學(xué)圖像識別有潛在的應(yīng)用價值。雖然憶阻交叉條陣列經(jīng)常被提議用作人造突觸，但它們不能直接“看到”圖像。

捕獲圖像信息并將其寫入交叉開關(guān)陣列是潛在的重大瓶頸，可能通過將圖像感應(yīng)和分析結(jié)合在單個器件中來緩解這一瓶頸。為此，圣巴巴拉小組在半導(dǎo)體MoS2通道上使用電子束模式創(chuàng)建了金屬MoS2量子點陣列。量子點從半導(dǎo)體的傳導(dǎo)帶吸引大量電子，將費米能級移動到價電子帶。孔洞受到限制，增加了電阻。隨著電流的流動，移動電子與空穴重新結(jié)合，導(dǎo)致電阻隨時間衰減。在光源開啟的地方有更多的載流子，所以器件“檢測”并“記住”圖像的明亮部分。

即使在石墨烯被發(fā)現(xiàn)14年后，基于2D半導(dǎo)體的器件仍處于起步階段。

柔性材料

目前材料工程的挑戰(zhàn)之一是超越標(biāo)準(zhǔn)的芯片格式。有一波全新的柔性混合電子產(chǎn)品，包括薄膜溫度傳感器、電子墨水等，每一種都有其獨特的特性和挑戰(zhàn)。而且他們正在使這些材料在一系列新的，有時甚至是意想不到的操作條件下按計劃運行變得困難得多。

ANSYS公司半導(dǎo)體事業(yè)部首席技術(shù)專家Norman Chang表示：“有一系列傳感器可以檢測葡萄糖、pH、濕度和溫度。問題是，我們正在使用不同的熱梯度解決方案的組件，這可能會對性能產(chǎn)生影響。你實際上是在研究3D幾何輸入，這需要對柔性基地和封裝進(jìn)行協(xié)同仿真，因為它們會影響這些器件的電氣性能。這一切都必須一起模擬。如果你研究印刷RF，毫米波的表現(xiàn)在不同的區(qū)域可能是不同的?！?/p>

正在開發(fā)的新方法之一被稱為幾何纏繞（geometry wrapping），通過這種方法，電路可以纏繞在任何設(shè)備上，甚至跨越建筑物延伸（even stretched across buildings.）。例如，美國空軍研究實驗室今年早些時候宣布，它正在與NextFlex共同開發(fā)一種用于軍事和商業(yè)應(yīng)用的物聯(lián)網(wǎng)傳感器應(yīng)用的柔性電路系統(tǒng)。目標(biāo)是實現(xiàn)可伸縮電子器件，能夠承受高G載荷和溫度。

柔性傳感器也被用于水和環(huán)境測試等應(yīng)用。Brewer Science公司的 Miranda表示：“在水測試中，挑戰(zhàn)在于設(shè)計一個傳感器來忽略一切，只考慮你想要測試的東西。這不適用于固態(tài)材料，但它確實適用于靈活的傳感器。你可能聽過YouTube上的視頻，有些人聽到Y(jié)anni，有些人聽到Laurel，這取決于他們聽到的波長。但材料可以用來確保你聽到的是你應(yīng)該聽到的東西，并且可以使用它們來檢測您想要檢測的內(nèi)容?！?/p>

結(jié)論

電子工業(yè)對材料工程的重視程度越來越高，并將繼續(xù)變得更加普遍。雖然器件微縮對于新材料來說是一個顯而易見的領(lǐng)域，例如自動駕駛、人工智能、5G以及工業(yè)和醫(yī)療應(yīng)用，在這些領(lǐng)域中，電子器件在過去扮演的角色更為有限。

并非所有這些都會使用傳統(tǒng)芯片，并且許多芯片對靈活性、噪聲靈敏度和信號吞吐量都有特定的要求。