隨著芯片不斷微縮，或是應用于諸如AI或機器學習系統的傳感器等新器件。材料已經成為整個半導體供應鏈的一項日益嚴峻的挑戰。

　　在高級節點上，工程材料不再可選?，F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在并非所有產品都處于最新工藝節點的市場中。在安全性至關重要的市場對于器件壽命有著強烈需求，例如汽車、醫療和航空電子器件，以及工業應用領域，這些領域已將材料科學帶到了半導體行業的前沿。

　　Brewer Science業務發展經理Dominic Miranda表示：“人們對AI的一個誤解是認為它全是關于訓練和推理的算法。但輸入到這些系統的數據同樣重要。在網絡、工廠和城市中有很多傳感器，并且有大量數據。所以數據的速度很重要，傳感器對各種數據的反應速度也很重要。材料對于傳感器對刺激作出反應的速度有很大影響?！?/p>

　　這個領域的研究目前正在進行，例如，用碳納米管或石墨烯作為活性層的碳基技術。

　　Miranda表示：“用材料對這些器件進行功能化的方式會影響傳感器的特性和感應方式。器件越復雜，你就越需要處理噪音?？赡苁黔h境噪音，例如機器運轉或振動產生的噪音。我們發現市場正在朝著兩個方向發展。你可以將傳感器從貨架上取下并應用到系統中，也可以使用定制設計來獲得更清晰的信號。”

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

　　進軍2D

　　在縮小器件方面面臨的挑戰之一是，像大多數材料一樣，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。這些鍵需要進行鈍化，以避免不良的相互作用，并引入導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，二維半導體中沒有平面外鍵（out-of-plane bonds）。單原子層在結構上是“完整的”、自鈍化的，從而減少或消除短溝道效應。

　　盡管如此，在可制造器件中開發這些有前途的結構特性仍然是個挑戰。石墨烯是首個發現的二維半導體，沒有帶隙。在典型的操作溫度下，黑磷不穩定。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和材料學問題進行了研究。

　　圖1：2D二硫化鉬（來源：MIT）

　　商業應用的第一個挑戰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半導體通常涉及從半導體單層下面蝕刻或燒蝕成核層，以分離它。加州大學洛杉磯分?；瘜W和生物化學教授Xiangfeng Duan在一次演講中解釋說，器件所需的多層堆疊需要仔細注意與基板之間、堆疊組件之間以及工藝氣體之間的化學兼容性。適用于單層的工藝條件會導致下一層發生化學降解或熱降解。

　　但是，當二維半導體異質結構成功沉積時，結果會非常顯著。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。加州大學伯克利分校的電子工程和計算機科學教授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，量子產率給出了一個合理的缺陷水平的度量。

　　一旦獲得高質量的半導體材料，低阻接觸（, low-resistance contacts）就成為下一個挑戰。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的團隊展示了光電發射裝置，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，從而發出光。相比于分離材料，在生長材料中，基底的熱膨脹系數可用于控制沉積膜中應變的大小，改變帶隙和發射特性。

　　在IEDM上發表的研究中，博士生Xuejun Xie和加州大學圣巴巴拉分校的同事描述了光敏MoS2 FET在人工視網膜器件中的應用。這種器件對于神經形態學圖像識別有潛在的應用價值。雖然憶阻交叉條陣列經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陣列是潛在的重大瓶頸，可能通過將圖像感應和分析結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體MoS2通道上使用電子束模式創建了金屬MoS2量子點陣列。量子點從半導體的傳導帶吸引大量電子，將費米能級移動到價電子帶?？锥词艿较拗?，增加了電阻。隨著電流的流動，移動電子與空穴重新結合，導致電阻隨時間衰減。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。

　　即使在石墨烯被發現14年后，基于2D半導體的器件仍處于起步階段。

　　柔性材料

　　目前材料工程的挑戰之一是超越標準的芯片格式。有一波全新的柔性混合電子產品，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。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公司半導體事業部首席技術專家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行協同仿真，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，毫米波的表現在不同的區域可能是不同的?！?/p>

　　正在開發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共同開發一種用于軍事和商業應用的物聯網傳感器應用的柔性電路系統。目標是實現可伸縮電子器件，能夠承受高G載荷和溫度。

　　柔性傳感器也被用于水和環境測試等應用。Brewer Science公司的 Miranda表示：“在水測試中，挑戰在于設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Yanni，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該聽到的東西，并且可以使用它們來檢測您想要檢測的內容?！?/p>

　　結論

　　電子工業對材料工程的重視程度越來越高，并將繼續變得更加普遍。雖然器件微縮對于新材料來說是一個顯而易見的領域，例如自動駕駛、人工智能、5G以及工業和醫療應用，在這些領域中，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。