Специалисты НИУ МИЭТ предложили методику определения оптимальных условий для создания наноматериалов, применяемых в современной электронике. Разработанная схема позволит производить более совершенные полупроводники для элементов оперативной и постоянной памяти в компьютерах и смартфонах. Результаты исследования опубликованы в международном журнале Surfaces and Interfaces.
Как пояснили учёные Национального исследовательского университета «МИЭТ», полупроводниковые материалы играют ключевую роль в устройствах, способных хранить и обрабатывать цифровую информацию. Химическая чистота и упорядоченность структуры таких материалов напрямую определяют вычислительные возможности устройств.
«Разработка современных устройств начинается с контролируемого роста новых материалов, одним из которых является соединение германия, сурьмы и теллура в виде тонких плёнок. Хотя процесс формирования этих элементов в мире неплохо отработан, ключевым моментом является освоение технологии их контролируемого выращивания на кристаллических полупроводниковых подложках из кремния – такой подход позволит внедрить этап их формирования в существующие технологии», – отметил старший научный сотрудник лаборатории электронной микроскопии и доцент института физики и прикладной математики НИУ МИЭТ Александр Приходько.
Учёные НИУ МИЭТ совместно с коллегами из Германии и Италии усовершенствовали инструмент для выращивания тонких плёнок из соединения германия, сурьмы и теллура с заданными характеристиками. Понимание состава и структуры особых наноостровков на поверхности создаваемого слоя, по словам Приходько, может привести к созданию более эффективных и надёжных технологий хранения данных.
В ходе работы исследователи выявили, что структура плёнки нарушается при её нанесении на кремниевую подложку: на поверхности формируются нанометровые островки, ориентация которых в пространстве неслучайна и связана с влиянием симметрии кремниевой подложки.
«Выявить эти особенности и понять, что они являются ключевой проблемой в создании надёжных жёстких дисков и переносных накопителей, нам помогло сочетание современных методов анализа материалов и методов машинного обучения, в частности, сверхточных нейронных сетей», – подчеркнул учёный.
В дальнейшем специалисты планируют применить сочетание аналогичных методов для анализа других тонких плёнок при контакте с макроскопическими материалами и усовершенствовать «цифровое» зрение для выявления особенностей таких взаимодействий. Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации.