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Bi2Se3晶体
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Ta2NiTe5晶体
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AgInP2Se6晶体
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Bi单晶
Bi2O2Se晶体
Bi2Se3晶体
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CoBi4Te7晶体
Cr2Ge2Te6晶体
Cr2S3晶体
Cr2Si2Te6晶体
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CrI3晶体
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CrTe2晶体
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Mn2Bi2Te5晶体
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In2P3Se9晶体
In2Se3晶体
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InSiTe3晶体
Mo0.75W0.25Se2晶体
Mo0.95W0.05Se2晶体
MoNbSe4晶体
MoS2晶体
MoSe2晶体
MoSSe晶体
MoTe2晶体
MoVSe4晶体
MoWS2晶体
MoWSe4晶体
NbTe2晶体
Ni2SiTe4晶体
PbI2晶体
PtTe2晶体
ReS2晶体
ReSe2晶体
Si2CuP3晶体
SnPSe3晶体
SnS晶体
SnS2晶体
SnSe晶体
SnSe2晶体
WS2晶体
WSe2晶体
WTaSe4晶体
ZrGeTe4晶体
ZrS2晶体
ZrS3晶体
ZrSe2晶体
ZrSe3晶体
CdPS3晶体
Fe3GeTe2晶体
CrSiTe3晶体
MoNbSe4晶体
NbReS4晶体
Sb2S3晶体
ZrTe5晶体
Nb2SiTe4晶体
PbBi4Te7晶体
SnPS3晶体
SiTe2晶体
Sb2Te2Se晶体
PbSe晶体
PbS晶体
In2GaBi2S6晶体
GeTe晶体
GaPS4晶体
GaGeTe晶体
CuInP2Se6
AgInP2Se6
AgInP2S6晶体
MoTaSe4晶体
WNbSe4晶体
WReSe4晶体
MoVSe4晶体
MoReSe4晶体
MoNbS4晶体
GaS晶体
Semimetal/Metal/Superconductor
Cr2S3晶体
CrTe2晶体
In3SbTe2晶体
Nb3GeTe6晶体
NbS2晶体
NbSe2晶体
NbTe4晶体
NiCoSe2晶体
PdSe2晶体
TaCo2Te2晶体
TaS2晶体
TaSe2晶体
TaTe2晶体
TiS2晶体
TiSe2晶体
VS2晶体
VSe2晶体
WTe2晶体
V2NiSe4晶体
TaNi2Te3晶体
CuInS2晶体
Insulator
hBN晶体
其它晶体
二维氧化物
MoO3 晶体
二维卤化物
NiI2晶体
PbI2晶体
VI3晶体
二维红外材料
Ag2Te
AgInP2S6
AgInP2Se6
AgTaS3
Bi
Bi2O2Se
Bi2Se3
Bi2Se3（掺Co)
Bi2Te3
Bi4Pb7Se13
BiSe
Co2Bi2Te5
CoBi2Te4
CoBi4Se7
CoBi4Te7
Cr2Ge2Te6 (CrGeTe3)
Cr2S3
Cr2Si2Te6 (CrSiTe3)
CrBi2Te4
CrBi4Te7
CrI3
CrPS4
CrTe2
Cu3Se2
CuCrP2S6
CuIn7Se11
CuInP2Se6
CuInS2
FePS3
GaGeTe
GeBi2Te4
GeBi4Te7
GePbS3
GeSb4Te7
GeS
GeSe
GeTe
HfSe2
HfTe2
HgPSe3
In2GaBi2S6
In2Se3
In2Te5
In3SbTe2
InBi
InSb
Mn2Bi2Se5
Mn2Bi2Te5
MnBi4Se7
MnBi4Te7
MoTe2
Nb2SiTe4
NbTe2
NbTe4
Ni2Bi2Te5
Ni2SiTe4
NiBi2Te4
NiBi4Te7
NiCoSe2
NiPS3
NiTe
Pb2Bi2Te5
PbBi4Te7
PbBi6Te10
PbSb2Te4
PbSe
PbSnS2
PbSnSe2
PbS
PdSe2
PdTe2
Sb16Te3
CuCrP2S6
Sb2Te2Se
Sb2TeSe2
Sb2Te
SbTe
Si2CuP3
SiTe2
SnBi2Te4
SnBi4Te7
SnPS3
SnPSe3
SnSe2
SnSe
SnS
SnTe
Ta2NiS5
Ta2NiSe5
TaCo2Te2
TaNi2Te2
TaNi2Te3
TaTe2
Te
V2NiSe4
Zr5Te4
ZrGeTe4
ZrS2
ZrS3
ZrSe2
ZrSe3
ZrTe3
ZrTe5
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Nb3GeTe6
NbTe4
PdTe2
Ta2NiS5
Ta2NiSe5
Ta2NiTe5
TaCo2Te2
TaNi2Te2
TaTe2
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黑磷
Ag
Ag2Te
AgCrSe2
AgCuTe2
Ag3Sb
AgInP2S6
AgInP2Se6
AgInP2Se6
AgTaS3
Bi
Bi2O2Se
Bi2O2Te
Bi2S3
Bi2Se3
Bi2Te3
BiSe
BiTe
Bi4Pb7Se13
Cd
CdI2
CdPS3
Co
Co2Bi2Te5
CoBi2Te4
CoBi4Se7
CoBi4Te7
Cr
AgCrSe2
Cr2Ge2Te6
Cr2Si2Te6
CrBr3
CrI3
CuCrP2S6
Cr2S3
CrBi2Te4
CrBi4Te7
CrPS4
CrSiTe3
CrTe2
Cu
CuCrP2S6
CuIn7Se11
CuInP2S6
Si2CuP3
Cu3SbS3
Cu3Se2
CuBi3PbS6
CuInP2Se6
CuInS2
CuS
Fe
FePS3
FePSe3
Fe3GeTe2
Ga
GaS
GaSe
GaTe
GaGeTe
GaPS4
Ge
GeS
GeSe
Fe3GeTe2
ZrGeTe4
GeBi2Te4
GePbS3
GeSb4Te7
GeTe
Hf
HfSe2
HfTe2
HfS2
HfS3
HfTe5
Hg
HgPSe3
In
CuIn7Se11
CuInP2S6
In2Se3
In2P3Se9
InSe
In2GaBi2S6
In2P3S9
In2Te5
In3SbTe2
InBi
InSb
InSiTe3
Mn
MnPS3
MnPSe3
Mn2Bi2Se5
Mn2Bi2Te5
MnBi2Se4
MnBi4Se7
MnBi4Te7
MnSb2Te4
Mo
MoS2
MoSe2
MoSSe
MoTe2
MoWS4 (MoxW1-xS4)
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MoNbS4
MoNbSe4
MoO3
MoReSe4
MoTaSe4
MoVSe4
MoWS2
MoWSe4
Nb
NbReS2
NbReSe2
NbS2
NbSe2
NbTe2
Nb2SiTe4
Nb3GeTe6
Nb3GeTe6
NbReS4
NbTe4
Ni
NiPS3
Ni2SiTe4
Ni2Bi2Te5
NiBi2Te4
NiBi4Te7
NiCoSe2
NiI2
NiTe2
NiTe
Pb
PbI2
PbSnS2
PbSnSe2
Pb2Bi2Se5
Pb2Bi2Te5
PbBi4Te7
PbBi6Te10
PbSb2Te4
PbSe
PbSnS2
PbS
PdSe2
Pd
PdS2
PdSe2
PdTe2
Pt
PtSe2
PtTe2
Re
ReS2
ReSe2
Sb
Sb2Te3
Sb16Te3
Sb2S3
Sb2Te2Se
Sb2TeSe2
Sb2Te
SbTe
Si
Si2CuP3
SiTe2
Sn
SnS
SnS2
SnSe
SnSe2
SnTe2
Sn2Te
SnBi2Te4
SnBi4Te7
SnPS3
SnPSe3
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Ta
Ta2NiS5
Ta2NiSe5
Ta2NiTe5
TaS2
TaSe2
TaTe2
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TaNi2Te2
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Ti
TiS2
TiSe2
TiTe2
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VSe2
V2NiSe4
VI3
VS2
W
WS2
WSe2
WSSe
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WTe2
WNbSe4
WReSe4
Zr
ZrS2
ZrS3
ZrSe2
ZrSe3
ZrTe3
ZrGeTe4
Zr5Te4
ZrGeTe4
ZrTe5
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钙钛矿量子点
钙钛矿粉体
钙钛矿前驱体溶液
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MAPbX3
FAPbX3
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微纳加工定制服务
机械剥离单层材料定制
电极定制
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磁性纳米颗粒
量子点、纳米片
碳量子点
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贵金属纳米材料

新闻详情

2021-10-12 深圳六碳科技和复旦大学合作文章在 Nature Communication上发表

深圳六碳科技做为作者单位之一，负责文章中二维材料的制备和分析。

AI+新型二维半导体：从集成电路工艺到芯片制造，复旦大学最新研究

机器之心 2021-10-31 12:29

编辑/凯霞

人工智能和可移动终端的迅猛发展，导致对芯片高算力和低能耗的要求越来越高。而目前集成电路最先进的晶体管沟道长度和厚度开始逐步接近原子尺度，而传统半导体材料已经接近性能极限。

最新的国际器件与系统发展路线（IRDS）就指出，具有原子厚度的二维半导体在未来大规模集成电路中有着巨大的潜力。所以，发展基于二维半导体的新型芯片具有极其重要的战略意义。

以石墨烯为代表的二维层状材料（two-dimensional layered materials，2DLMs）具有独特的电学、光学、力学、热学等性质，在电子、光电子、能源、环境、航空航天等领域具有广阔的应用前景。目前广泛研究的 2DLMs，如石墨烯、氮化硼、过渡金属硫族化合物等。

2DLMs 已被研究了十多年，并展示了其诱人的功能。然而，以往的研究结果还远未达到行业标准。

近年来，复旦大学微电子学院的包文中研究员课题组和周鹏教授团队通过长期合作，在二维半导体材料晶圆级生长、工艺集成、电路设计等集成电路应用方向开展了系统深入的研究。

近日，复旦大学微电子学院研究团队，利用机器学习策略辅助优化了二维半导体增强型顶栅晶体管的制备工艺，并采用工业标准设计流程和工艺进行了晶圆级器件与电路的制造和测试。该工作提出了一种适合学术界探索的二维半导体集成电路工艺优化路线，从而展示了二维材料体系未来的芯片应用前景。

该研究以《Wafer-scale functional circuits based on two dimensional semiconductors with fabrication optimized by machine learning》为题，于 10 月 12 日发表在《Nature Communications》杂志上。

复旦大学微电子学院解玉凤教授、博士生陈新宇和硕士生盛耀晨、唐宏伟为共同第一作者，微电子学院包文中研究员、周鹏教授和信息学院万景研究员为该工作的共同通讯作者。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-26230-x

二维(2D)半导体具有潜在的应用前景，从主流逻辑电路和模拟电路到柔性电子产品。半导体过渡金属二硫属化物（TMDs）是一系列具有多功能能带结构的二维半导体，其中 MoS2 是 TMDs 研究最广泛的代表。

虽然 2DLMs 的内在优势在超越摩尔的电子应用中很有前景，但要满足大规模电路和系统级应用的严格要求仍具有挑战性，其中主要挑战是晶圆级材料合成和器件加工。

为了实现基于 2D 半导体的复杂级联电路，电压电平匹配和高噪声容限也很重要，因此需要精确控制场效应晶体管 (FET) 的阈值电压 (VT)。

在 TG-FET（顶栅场效应晶体管）制造过程中，所有单独的加工步骤彼此高度耦合，因为任何后续加工步骤都会影响之前的加工步骤，使得二维半导体的加工优化比硅和锗等体半导体的加工优化更复杂。

在这里，研究人员通过利用机器学习算法来评估影响 MoS2 顶栅场效应晶体管电气特性的关键工艺参数来克服这些挑战。

这项研究工作的核心内容是：利用已经积累的较大实验数据样本集，采用机器学习算法进行数据训练，从而识别具有优良器件指标的器件工艺特征。这样通过算法就可以高效地对所有可能的工艺组合进行评估，再辅以工艺专家的经验结合人为设计实验验证，从而进一步提升算法准确率并最终得到最优的工艺组合。

简单来说，就是利用机器学习的高效性来辅助科研人员进行巨量组合的筛选，极大程度地减小科研人员的工作量。而且本工作所采用的机器学习策略具有通用性，其他新型材料也可以利用此策略缩短其器件工艺探究与应用进程，提高科研效率。

机器学习辅助协同优化

图示：构建 MoS2 2D-FET 的综合图。（来源：论文）

快速发展的 ML 技术通常用于有效理解复杂的数学或逻辑模型。ML 已用于许多学科，例如探索新材料，但从未有任何关于使用 ML 优化 2D 设备的工艺模块的报告。在这里，研究人员展示了 ML 可以比传统的工艺优化方法更有效地改进基于新兴半导体的器件的制造工艺。

具体来说，ML 用于了解每个处理步骤对最终设备性能的影响。这对于材料至关重要，例如通过化学气相沉积（CVD）在绝缘基板上生长的 MoS2，这使得每个处理步骤后的器件测量变得困难。

图示：利用优化的二维半导体顶栅工艺制作的各种常见集成电路单元。（来源：论文）

通过算法优化后的晶圆级二维半导体工艺，可以得到兼容性强的增强型顶栅晶体管，并基于此工艺成功演示了各种数字、模拟、存储、光电探测等集成电路单元。

晶圆级制造

为了展示大批量生产的潜力，采用行业标准设计流程和流程的晶圆级测试 FET 阵列和 4 位全加器。在 2 英寸晶圆上制造了 MoS2 TG-FET 阵列和 1 位全加器阵列。

图示：由 MoS2 FET 构建的晶圆级集成电路。（来源：论文）

研究表明，该晶圆级 MoS2 薄膜与优化的器件加工技术相结合，有可能实现工业大批量生产。最后，制作了一个完整的 4 位全加器，由 4 个由 156 个 FET 组成的并行 1 位全加器组成，使用八种输入信号组合测试了 4 位全加器，输出结果表明 4 位全加器表现出正确的逻辑功能和轨到轨转换。因此，证明了 ML 引导的 MoS2 制造技术为构建与当前硅基技术兼容的未来大规模 2D IC 提供了一条潜在途径。

作者表示：「我们的结果可以扩展到其他二维半导体和新兴的新型材料，以减少它们的设备优化负担并缩短学习周期。当然，这种加速方式更适合设备优化的初始阶段。一旦达到一定程度，对器件物理的理解仍需进一步提高。」

利用二维半导体制作的人工神经网络芯片

进一步，研究团队充分利用二维半导体超薄厚度、可调带隙等优势，构建了包含突触权重存储单元、乘加卷积运算单元以及激活函数单元的全二维人工神经网络芯片，「一站式」地突破了二维半导体从器件工艺到芯片制造的困难。

10 月 5 日，工作进展以《An Artificial Neutral Network Chip Based on Two-Dimensional Semiconductor》为题发表于《科学通报》（Science Bulletin）期刊上。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.scib.2021.10.005

包文中研究员、任俊彦教授和周鹏教授为该工作的共同通讯作者。

在这项工作中，研究团队利用 level-62 SPIC E 模型构建晶体管仿真模型，从而对人工神经网络中的模拟电路进行仿真和优化。最终构建了一个可用于未来智能传感应用的人工神经网络芯片。此芯片突破了冯诺依曼架构的限制，与生物神经元类似，具有多个感知「突触」，收集来自传感器的信号。每个突触可以存储和改变感知信号的相应权重，并实现感知信号与权重的乘加运算，然后输入到激活函数电路进行映射与归一化。

最后，该芯片结合片外软件演示了未来基于 MoS2 人工神经网络芯片可实现的触觉盲文分类器，经过权重值优化后的盲文字母识别率达到 97% 以上。