Usando aprendizado de máquina para reduzir as possibilidades de uma melhor interface de encapsulamento quântico
(a) O fluxograma do método de interface de ML. (b) Estruturas atômicas de dez interfaces Si/SiO2 com uma área interfacial inferior a 1 nm2 em periodicidade. Os ciclos tracejadas em (b) destacam os átomos de Si insatisfeitos com ligações pendentes. Bolas amarelas, Si; bolas vermelhas, O. Crédito:Cartas de Revisão Física (2022). DOI:10.1103/PhysRevLett.128.226102
Um par de pesquisadores da Universidade Fudan, na China, usou aprendizado de máquina para restringir a lista de possíveis configurações de interface de encapsulamento aprimoradas para uso em transistores. Eles publicaram seus resultados em
Cartas de Revisão Física. Nas últimas décadas, os engenheiros trabalharam para manter a lei de Moore, dobrando fielmente o número de transistores que poderiam ser colocados em um circuito integrado aproximadamente a cada dois anos. Mas esses esforços estão em risco devido às leis da física – mais particularmente, aquelas relacionadas ao tunelamento quântico que degradam o desempenho. Mais especificamente, o material que é usado para separar portas em chips (interfaces) de canais tornou-se tão fino que os portadores de carga podem se mover através de tunelamento quântico. Nesse novo esforço, os pesquisadores buscaram configurações estáveis que minimizassem tal tunelamento, permitindo assim que a lei de Moore continuasse, pelo menos por um tempo.
O trabalho envolveu estudar como o tunelamento é impactado pela estrutura de uma determinada interface. Os pesquisadores descobriram que a configuração do material que compunha a interface desempenhava um papel importante no grau de tunelamento quântico. Eles então usaram um aplicativo de aprendizado de máquina para estudar aproximadamente 2.500 estruturas como possíveis substituições de configuração de interface candidata. Eles encontraram 40 configurações que pareciam oferecer uma opção melhor do que as que estão em uso atualmente. Desses, eles descobriram que apenas 10 eram energeticamente estáveis. O teste dos 10 candidatos mostrou que apenas dois foram capazes de suprimir o tunelamento. Eles sugerem que as duas configurações podem ser usadas no projeto e produção de circuitos integrados para permitir mais transistores em um chip, o que na prática permite a criação de dispositivos menores.
Os pesquisadores planejam reorientar seus esforços para ver se outros materiais de transistor podem ser mais adequados para uso na próxima geração de circuitos integrados.
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