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Le silicium conserve la conductivité à des niveaux de charge ultra-faibles

01.03.2020

Des chercheurs de l'Institut national américain des normes et de la technologie (NIST) ont mis au point une nouvelle méthode pour mesurer la mobilité des particules chargées dans le silicium, qui, si elle n'est pas renversée, élargit considérablement la compréhension des processus de transfert de charge dans les semi-conducteurs.

La méthode proposée par les scientifiques a permis d'effectuer les mesures les plus sensibles de la vitesse de déplacement d'une charge électrique dans le silicium, ce qui est un indicateur de son efficacité en tant que semi-conducteur. En conséquence, la nouvelle méthode permettra d'évaluer plus précisément l'effet de certains dopants sur la conductivité du silicium et constituera la base pour améliorer les caractéristiques des dispositifs semi-conducteurs. C'est une chance d'améliorer les performances des puces presque pour rien uniquement grâce à une meilleure compréhension des processus. Effectuer le réglage, pour ainsi dire.

Traditionnellement, la mobilité des électrons et des trous dans le silicium était mesurée par la méthode Hall. Cette méthode suppose que des contacts sont soudés sur un échantillon de silicium (semi-conducteur) pour faire passer un courant électrique. L'inconvénient de cette méthode est que des défauts ou des impuretés apparaissent aux points de soudure, ce qui introduit des distorsions dans les résultats de mesure.

Pour la pureté de l'expérience, les scientifiques du NIST ont utilisé une méthode sans contact. L'échantillon de silicium a d'abord été exposé à une lumière de faible intensité sous la forme d'impulsions ultracourtes de lumière visible, puis l'échantillon a été irradié avec des impulsions de rayonnement dans le domaine de l'infrarouge lointain ou des micro-ondes. La faible lumière visible produit un effet de photodopage sur le silicium : des particules chargées apparaissent dans la couche de silicium sous forme d'électrons et de trous.

La lumière visible, pour des raisons évidentes, ne pouvait pas pénétrer dans l'épaisseur du silicium. A cet effet, l'échantillon photodopé a été irradié avec un rayonnement térahertz (dans le domaine de l'infrarouge lointain), pour lequel le silicium est transparent. Et plus il y a de particules chargées dans l'échantillon, plus la lumière pénètre ou est absorbée par l'échantillon. Il est important de noter ici que pour une mesure plus précise de la mobilité des électrons dans l'échantillon, son épaisseur aurait dû être assez importante, jusqu'à 1 mm. Cela a exclu l'influence des défauts sur la surface de l'échantillon sur les mesures.

Cependant, le nombre d'électrons et de trous "introduits" par la lumière visible dans l'échantillon devait être le plus faible possible afin d'abaisser le seuil de sensibilité lors des mesures. Habituellement, pour cela, l'échantillon était irradié avec un photon, mais dans le cas d'un échantillon épais, un photon éliminait les particules insuffisamment chargées dans le silicium. Une issue a été trouvée en irradiant l'échantillon avec deux photons de lumière visible. Après cela, le rayonnement térahertz traversait librement l'échantillon avec un nombre minimum de particules chargées dans la masse du matériau. Selon les scientifiques, le seuil de sensibilité a été réduit d'un facteur 10, passant de 100 2 milliards de porteurs de charge par cm10 à XNUMX XNUMX milliards.

Dès que le seuil de sensibilité a été abaissé, la surprise s'est précisée. La mobilité des électrons dans le silicium s'est avérée capable de croître même jusqu'à un état très raréfié de porteurs dans le matériau, ce que personne ne soupçonnait auparavant. En fait, la mobilité elle-même s'est avérée être 50% plus élevée qu'on ne le pensait auparavant. Pour une vérification de contrôle, une expérience similaire a été réalisée avec de l'arséniure de gallium (GaAs), également un semi-conducteur photosensible. Il a été constaté que la mobilité des porteurs de charge dans ce matériau continue de croître à mesure que leur densité diminue. La limite de densité de porteurs mesurée par la nouvelle méthode s'est avérée environ 100 fois inférieure à ce que l'on pensait auparavant.

Dans un avenir lointain ou pas si lointain, les semi-conducteurs pourront fonctionner à des niveaux de charge très bas. Au moins la limite théorique a été suffisamment poussée. Ce sont des panneaux solaires très sensibles et des détecteurs à photon unique (bonjour aux ordinateurs quantiques !), de l'électronique ultra-efficace et bien plus encore.

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Teneur en alcool de la bière chaude 07.05.2024

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Nouvelles aléatoires de l'Archive

Les réseaux de nanofils apprennent et se souviennent comme le cerveau humain 25.04.2023

Une équipe internationale de scientifiques dirigée par l'Université de Sydney a testé la capacité d'un réseau de nanofils à effectuer des tâches cognitives complexes caractéristiques d'un système nerveux complexe. L'analyse a montré que les réseaux qui imitent la structure physique du cerveau peuvent apprendre et mémoriser des données.

Pour tester leur réseau, les scientifiques ont utilisé un analogue modifié du problème n-back. Il s'agit d'une expérience populaire utilisée en neurophysiologie et en psychologie pour évaluer la mémoire. Lors du test, le sujet, qui se voit présenter une série d'images (test visuel) ou de noms d'objets (test auditif), doit indiquer quand tel ou tel objet a été rencontré il y a n-étapes.

Par exemple, une telle tâche peut impliquer la démonstration d'une séquence de lettres, et la personne doit être informée lorsque la même lettre a été rencontrée il y a 1, 2 ou plusieurs étapes. Le score moyen pour la plupart des personnes sur cette tâche est de 7. Cela signifie que la plupart des gens peuvent reconnaître la même image qui est apparue il y a sept étapes.

Les chercheurs ont découvert que le réseau de nanofils était également capable de "se souvenir" du point final souhaité dans un circuit électrique sept pas en arrière. "Nous avons manipulé les tensions des électrodes d'extrémité pour forcer les chemins à changer au lieu de laisser le réseau faire son travail", explique Alon Loeffler, co-auteur de l'étude.

Une série d'expériences a montré que sous influence extérieure, le nanonet "apprenait" et sa mémoire "renforçait": le réseau mémorisait les chemins proposés par les scientifiques, et au fil du temps, la connexion existante ne diminuait pas. Cela rappelle le travail d'un réseau synaptique, notent les scientifiques, certaines connexions sont renforcées, d'autres sont affaiblies et, par conséquent, des connexions stables se forment dans le processus d'apprentissage.

Les réseaux de nanofils sont un type de nanotechnologie, généralement constitué de minuscules fils d'argent hautement conducteurs. Invisibles à l'œil nu, des particules enrobées d'une matière plastique sont dispersées en désordre pour former un quadrillage. Ces fils, en raison de leurs propriétés, imitent les propriétés physiques du cerveau : un réseau de neurones connectés via des synapses.

L'utilisation de tels réseaux ouvre de nombreuses applications dans le monde réel : par exemple, la création de dispositifs robotiques et de capteurs qui doivent prendre des décisions rapides dans des conditions imprévisibles.

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