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Il silicio mantiene la conduttività a livelli di carica ultra bassi

01.03.2020

I ricercatori dell'American National Institute of Standards and Technology (NIST) hanno escogitato un nuovo metodo per misurare la mobilità delle particelle cariche nel silicio, che, se non capovolto, ha ampliato significativamente la comprensione dei processi di trasferimento di carica nei semiconduttori.

Il metodo proposto dagli scienziati ha permesso di effettuare le misurazioni più sensibili della velocità di movimento di una carica elettrica nel silicio, e questo è un indicatore della sua efficacia come semiconduttore. Di conseguenza, il nuovo metodo consentirà di valutare con maggiore precisione l'effetto di determinati droganti sulla conducibilità del silicio e costituirà la base per migliorare le caratteristiche dei dispositivi a semiconduttore. Questa è un'opportunità per migliorare le prestazioni dei chip quasi gratuitamente solo attraverso una migliore comprensione dei processi. Eseguire l'accordatura, per così dire.

Tradizionalmente, la mobilità degli elettroni e delle lacune nel silicio veniva misurata con il metodo di Hall. Questo metodo presuppone che i contatti siano saldati su un campione di silicio (semiconduttore) per far passare una corrente elettrica. Lo svantaggio di questo metodo è che nei punti di saldatura compaiono difetti o impurità, che introducono distorsioni nei risultati della misurazione.

Per la purezza dell'esperimento, gli scienziati del NIST hanno utilizzato un metodo senza contatto. Il campione di silicio è stato prima esposto a una luce di bassa intensità sotto forma di impulsi ultracorti di luce visibile, quindi il campione è stato irradiato con impulsi di radiazione nel lontano infrarosso o nella gamma delle microonde. La debole luce visibile ha prodotto un effetto fotodoping sul silicio: nello strato di silicio sono apparse particelle cariche sotto forma di elettroni e lacune.

La luce visibile, per ovvi motivi, non poteva penetrare nello spessore del silicio. A tale scopo, il campione fotodopato è stato irradiato con radiazione terahertz (nel campo del lontano infrarosso), per la quale il silicio è trasparente. E più particelle cariche nel campione, più luce penetra o viene assorbita dal campione. È importante notare qui che per una misurazione più accurata della mobilità degli elettroni nel campione, il suo spessore avrebbe dovuto essere abbastanza grande, fino a 1 mm. Ciò ha escluso l'influenza dei difetti sulla superficie del campione sulle misurazioni.

Tuttavia, il numero di elettroni e lacune "introdotte" dalla luce visibile nel campione doveva essere il più piccolo possibile per abbassare la soglia di sensibilità durante le misurazioni. Di solito, per questo, il campione veniva irradiato con un fotone, ma nel caso di un campione spesso, un fotone eliminava le particelle di silicio non sufficientemente cariche. È stata trovata una via d'uscita irradiando il campione con due fotoni di luce visibile. Successivamente, la radiazione terahertz è passata liberamente attraverso il campione con un numero minimo di particelle cariche nella maggior parte del materiale. Secondo gli scienziati, la soglia di sensibilità è stata ridotta di un fattore 10 da 100 trilioni di portatori di carica per cm2 a 10 trilioni.

Non appena la soglia di sensibilità è stata abbassata, il sorprendente è diventato chiaro. La mobilità degli elettroni nel silicio si è rivelata in grado di crescere anche fino a uno stato molto rarefatto di portatori nel materiale, cosa che nessuno sospettava prima. In realtà, la mobilità stessa si è rivelata superiore del 50% rispetto a quanto si pensasse. Per un controllo di controllo, un esperimento simile è stato condotto con arseniuro di gallio (GaAs), anch'esso un semiconduttore fotosensibile. È stato riscontrato che la mobilità dei portatori di carica in questo materiale continua a crescere al diminuire della loro densità. Il limite di densità portante misurato con il nuovo metodo si è rivelato circa 100 volte inferiore a quanto si pensasse in precedenza.

In un futuro lontano o non così lontano, i semiconduttori saranno in grado di funzionare a livelli di carica molto bassi. Almeno il limite teorico è stato spinto abbastanza lontano. Si tratta di pannelli solari altamente sensibili e rivelatori a fotone singolo (ciao ai computer quantistici!), elettronica ultra efficiente e molto altro.

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Le reti di nanofili imparano e ricordano come il cervello umano 25.04.2023

Un team internazionale di scienziati guidato dall'Università di Sydney ha testato la capacità di una rete di nanofili di eseguire compiti cognitivi complessi che sono caratteristici di un sistema nervoso complesso. L'analisi ha mostrato che le reti che imitano la struttura fisica del cervello possono apprendere e ricordare i dati.

Per testare la loro rete, gli scienziati hanno utilizzato un analogo modificato del problema n-back. Questo è un esperimento popolare utilizzato in neurofisiologia e psicologia per valutare la memoria. Durante il test, il soggetto, a cui viene presentata una serie di immagini (test visivo) o nomina oggetti (test uditivo), deve indicare quando questo o quell'oggetto è stato incontrato n-passi prima.

Ad esempio, un compito del genere può comportare la dimostrazione di una sequenza di lettere e alla persona dovrebbe essere detto quando la stessa lettera è stata incontrata 1, 2 o più passi prima. Il punteggio medio per la maggior parte delle persone in questa attività è 7. Ciò significa che la maggior parte delle persone può riconoscere la stessa immagine che è apparsa sette passaggi fa.

I ricercatori hanno scoperto che la rete di nanofili era anche in grado di "ricordare" l'endpoint desiderato in un circuito elettrico sette passi indietro. "Abbiamo manipolato le tensioni dell'elettrodo terminale per forzare i percorsi a cambiare invece di lasciare che la rete faccia solo il suo lavoro", spiega Alon Loeffler, coautore dello studio.

Una serie di esperimenti ha dimostrato che sotto l'influenza esterna la nanorete "imparava" e la sua memoria "si rafforzava": la rete memorizzava i percorsi proposti dagli scienziati e nel tempo la connessione esistente non diminuiva. Questo ricorda il lavoro di una rete sinaptica, notano gli scienziati, alcune connessioni si rafforzano, altre si indeboliscono e, di conseguenza, si formano connessioni stabili nel processo di apprendimento.

Le reti di nanofili sono un tipo di nanotecnologia, generalmente realizzate con minuscoli fili d'argento altamente conduttivi. Invisibili a occhio nudo, le particelle rivestite da un materiale plastico sono sparse in modo disordinato a formare una griglia. Tali fili, a causa delle loro proprietà, imitano le proprietà fisiche del cervello: una rete di neuroni collegati tramite sinapsi.

L'uso di tali reti apre molte applicazioni nel mondo reale: ad esempio, la creazione di dispositivi robotici e sensori che devono prendere decisioni rapide in condizioni imprevedibili.

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