Przez lata projektanci układów obliczeniowych traktowali najdrobniejsze szczegóły wewnątrz stopów półprzewodnikowych jak statystyczny szum. Powszechnie zakładano, że jeśli do germanu dorzucili odrobinę cyny czy krzemu, to obce atomy wymieszają się mniej więcej losowo, jako zbyt mały i zbyt rozproszony budulec procesora. Tego typu uproszczenie ułatwiało tworzenie modeli urządzeń, a jednocześnie zostawiało ślepą plamkę dokładnie tam, gdzie mogło się kryć kolejne przełomowe odkrycie, bo w sposobie, w jaki te atomy cicho układają się na przestrzeni zaledwie kilku odległości sieci krystalicznej.
Po raz pierwszy w historii zobaczyli atomowe wzory wewnątrz procesorów
Nowe badanie może zmienić dotychczasowe podejście do produkcji mikroukładów. Zespół z Lawrence Berkeley National Laboratory i George Washington University połączył ulepszoną mikroskopię elektronową z uczeniem maszynowym. Dzięki temu po raz pierwszy w historii ludzkości udało się bezpośrednio zobrazować tzw. porządek krótkiego zasięgu, czyli maleńkie, powtarzalne układy atomów w klasycznym półprzewodniku. Wyniki z mikroskopu zostały następnie zestawione z symulacjami fizycznymi, co pozwoliło stworzyć zarówno obrazy eksperymentalne, jak i mapy tych motywów atomowych.
Czytaj też: Płaszcz Ziemi funkcjonuje inaczej, niż sądziliśmy. Próbki pochodzą z głębokości, na którą ludzkość nigdy nie dotrze
Odkrycie to ma ogromne znaczenie, ponieważ takie lokalne układy wpływają na kluczowy parametr półprzewodników (przerwę energetyczną), a ta z kolei decyduje o działaniu wszystkiego – od bramek logicznych po czujniki kwantowe. Jeżeli więc nauczymy się świadomie kształtować te “lokalne dzielnice”, to możliwe stanie się strojenie właściwości urządzeń nie w skali całych wafli krzemowych, lecz w skali zaledwie kilku atomów.
Czytaj też: Atlantyk jest jak tykająca bomba. Naukowcy alarmują o konsekwencjach
Takie osiągnięcie nie było jednak łatwe, bo wymagało zastosowania zaawansowanej odmiany mikroskopii elektronowej, w której w każdym pikselu rejestruje się pełny wzór dyfrakcji i odtwarza obraz przestrzenny z czterowymiarowych danych. Następnie dzięki filtracji energetycznej udało się poprawić stosunek sygnału do szumu, tak że delikatne rozpraszanie od domieszek atomowych stało się widoczne. Jednak nawet w czystych danych trudno było rozpoznać regularne układy i dlatego badacze wytrenowali sieć neuronową, która wychwytywała powtarzające się motywy w danych 4D. W ten sposób wytypowano sześć kandydatów na rzeczywiste, lokalne układy atomów.
Dlaczego odkrycie sekretu układów krzemowych to potencjalny przełom?
Dlaczego to przełom dla mikroelektroniki? Kluczowe parametry materiałów (takie jak przerwa energetyczna, ruchliwość nośników czy odpowiedź optyczna) zależą nie tylko od średniego składu stopu, ale także od lokalnego otoczenia atomów. Jeśli cyna “lubi” sąsiadować z określonymi atomami, a krzem z innymi, to w skali nanometrów powstają domeny, które zmieniają sposób, w jaki elektrony i dziury przemieszczają się w urządzeniu. Teoretycy przewidywali takie zjawiska od dawna, metalurgia znała je od lat, ale dopiero teraz udało się je bezpośrednio udokumentować w materiałach używanych do budowy procesorów znajdujących się w naszych komputerach, smartfonach czy konsolach. Zastosowania nie trafią od razu do konsumentów, ale dla projektantów to potencjalnie ogromny krok. Zwłaszcza że np. w komputerach kwantowych z grupy IV potrzebna jest precyzyjna kontrola naprężeń i przerwy energetycznej, by zachować koherencję kubitów.
Czytaj też: Fizyka fuzji jądrowej do zmiany! Naukowcy potwierdzili kluczowe zjawisko
Oczywiście są ograniczenia. Ruchy termiczne w temperaturze pokojowej mogą rozmywać słabe sygnały, a prawdziwe chipy zawierają defekty i naprężenia, które utrudniają pomiary. Gdyby tego było mało, badanie dotyczyło modelowego stopu, a nie pełnych struktur z warstwami tlenków czy metali. Mimo to autorzy pokazali, że sygnał jest na tyle mocny, by przetrwać filtrację, a same symulacje pomagają uniknąć błędnych interpretacji. Kolejne grupy będą musiały sprawdzić, czy podobne efekty pojawią się także w innych materiałach, a to akurat wyzwanie samo w sobie. 4D-STEM generuje bowiem ogromne ilości danych, a analiza wymaga dużej mocy obliczeniowej. Tylko więc przyszłość pokaże, czy to odkrycie będzie tylko ciekawostką, czy fundamentem nowej inżynierii materiałów.