Քանի որ տրանզիստորները շարունակում են մանրացված լինել, ալիքները, որոնց միջոցով նրանք հոսում են, գնալով նեղանում են, ինչը պահանջում է էլեկտրոնների բարձր շարժունակությամբ նյութերի շարունակական օգտագործում:Երկչափ նյութերը, ինչպիսիք են մոլիբդենի դիսուլֆիդը, իդեալական են էլեկտրոնների բարձր շարժունակության համար, բայց երբ փոխկապակցված են մետաղական լարերի հետ, կոնտակտային միջերեսում ձևավորվում է Շոտկիի պատնեշ, մի երևույթ, որն արգելակում է լիցքի հոսքը:
2021 թվականի մայիսին Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի և TSMC-ի և այլոց մասնակցությամբ համատեղ հետազոտական թիմը հաստատեց, որ կիսամետաղական բիսմութի օգտագործումը երկու նյութերի միջև պատշաճ դասավորության հետ միասին կարող է նվազեցնել մետաղալարի և սարքի միջև շփման դիմադրությունը։ , դրանով իսկ վերացնելով այս խնդիրը։, օգնում է հասնել 1 նանոմետրից ցածր կիսահաղորդիչների դժվարին մարտահրավերներին:
MIT-ի թիմը պարզել է, որ երկչափ նյութի վրա կիսամետաղական բիսմութի հետ էլեկտրոդների համատեղումը կարող է զգալիորեն նվազեցնել դիմադրությունը և մեծացնել փոխանցման հոսանքը:Այնուհետև TSMC-ի տեխնիկական հետազոտությունների բաժինը օպտիմալացրել է բիսմուտի նստեցման գործընթացը:Վերջապես, Թայվանի ազգային համալսարանի թիմը օգտագործեց «հելիումի իոնային ճառագայթով լիտոգրաֆիայի համակարգ»՝ բաղադրիչի ալիքը հաջողությամբ հասցնելու նանոմետրի:
Բիսմութը որպես կոնտակտային էլեկտրոդի հիմնական կառուցվածք օգտագործելուց հետո նյութի երկչափ տրանզիստորի աշխատանքը ոչ միայն համեմատելի է սիլիցիումի վրա հիմնված կիսահաղորդիչների հետ, այլև համատեղելի է ներկայիս հիմնական սիլիցիումի վրա հիմնված գործընթացի տեխնոլոգիայի հետ, որը կօգնի ապագայում ճեղքել Մուրի օրենքի սահմանները:Այս տեխնոլոգիական առաջընթացը կլուծի երկչափ կիսահաղորդիչների՝ արդյունաբերություն մուտք գործելու հիմնական խնդիրը և կարևոր հանգրվան է ինտեգրալային սխեմաների առաջխաղացման համար հետմուր դարաշրջանում:
Բացի այդ, հաշվողական նյութերի գիտության օգտագործումը նոր ալգորիթմներ մշակելու համար՝ ավելի շատ նոր նյութերի հայտնաբերումն արագացնելու համար, նույնպես թեժ կետ է նյութերի ներկայիս զարգացման մեջ:Օրինակ՝ 2021 թվականի հունվարին ԱՄՆ էներգետիկայի նախարարության Էյմս լաբորատորիան «Cuckoo Search» ալգորիթմի մասին հոդված է հրապարակել «Natural Computing Science» ամսագրում։Այս նոր ալգորիթմը կարող է որոնել բարձր էնտրոպիայի համաձուլվածքներ:ժամանակը շաբաթներից մինչև վայրկյաններ:ԱՄՆ-ում Sandia National Laboratory-ի կողմից մշակված մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը 40,000 անգամ ավելի արագ է, քան սովորական մեթոդները՝ կրճատելով նյութերի տեխնոլոգիայի նախագծման ցիկլը մոտ մեկ տարով:2021 թվականի ապրիլին Միացյալ Թագավորության Լիվերպուլի համալսարանի հետազոտողները մշակեցին ռոբոտ, որը կարող է ինքնուրույն նախագծել քիմիական ռեակցիայի ուղիները 8 օրվա ընթացքում, կատարել 688 փորձ և գտնել արդյունավետ կատալիզատոր՝ բարելավելու պոլիմերների ֆոտոկատալիտիկ աշխատանքը:
Ձեռքով դա անելու համար ամիսներ են պահանջվում:Օսակայի համալսարանը, Ճապոնիա, օգտագործելով 1200 ֆոտոգալվանային բջիջների նյութեր՝ որպես ուսումնական տվյալների բազա, ուսումնասիրել է պոլիմերային նյութերի կառուցվածքի և ֆոտոէլեկտրական ինդուկցիայի միջև կապը մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով և հաջողությամբ ստուգել է պոտենցիալ կիրառական միացությունների կառուցվածքը 1 րոպեի ընթացքում:Ավանդական մեթոդները պահանջում են 5-ից 6 տարի:
Հրապարակման ժամանակը՝ օգոստոսի 11-2022