મશીનિંગ માટે દ્વિ-પરિમાણીય સામગ્રી

cnc-ટર્નિંગ-પ્રક્રિયા

 

 

 

જેમ જેમ ટ્રાન્ઝિસ્ટર લઘુચિત્ર થવાનું ચાલુ રાખે છે, તે ચેનલો કે જેના દ્વારા તેઓ વર્તમાનનું સંચાલન કરે છે તે સાંકડી અને સાંકડી થતી જાય છે, જેના કારણે ઉચ્ચ ઇલેક્ટ્રોન ગતિશીલતા સામગ્રીના સતત ઉપયોગની જરૂર પડે છે. દ્વિ-પરિમાણીય સામગ્રી જેમ કે મોલીબડેનમ ડાઈસલ્ફાઈડ ઉચ્ચ ઈલેક્ટ્રોન ગતિશીલતા માટે આદર્શ છે, પરંતુ જ્યારે ધાતુના વાયરો સાથે એકબીજા સાથે જોડાયેલા હોય છે, ત્યારે સંપર્ક ઈન્ટરફેસ પર સ્કોટકી અવરોધ રચાય છે, જે ચાર્જ પ્રવાહને અવરોધે છે તેવી ઘટના છે.

 

CNC-ટર્નિંગ-મિલિંગ-મશીન
cnc-મશીનિંગ

 

 

મે 2021 માં, મેસેચ્યુસેટ્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઑફ ટેક્નોલોજીની આગેવાની હેઠળની સંયુક્ત સંશોધન ટીમ અને TSMC અને અન્યોએ ભાગ લીધો હતો અને પુષ્ટિ કરી હતી કે બે સામગ્રી વચ્ચે યોગ્ય ગોઠવણ સાથે અર્ધ-ધાતુના બિસ્મથનો ઉપયોગ વાયર અને ઉપકરણ વચ્ચેના સંપર્ક પ્રતિકારને ઘટાડી શકે છે. , આમ આ સમસ્યા દૂર થાય છે. , 1 નેનોમીટરથી નીચેના સેમિકન્ડક્ટર્સના ભયાવહ પડકારોને હાંસલ કરવામાં મદદ કરે છે.

 

 

MIT ટીમે શોધી કાઢ્યું હતું કે દ્વિ-પરિમાણીય સામગ્રી પર સેમિમેટલ બિસ્મથ સાથે ઇલેક્ટ્રોડ્સનું સંયોજન પ્રતિરોધકતા ઘટાડી શકે છે અને ટ્રાન્સમિશન પ્રવાહમાં વધારો કરી શકે છે. TSMC ના ટેકનિકલ સંશોધન વિભાગે પછી બિસ્મથ ડિપોઝિશન પ્રક્રિયાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી. અંતે, નેશનલ તાઇવાન યુનિવર્સિટીની ટીમે ઘટક ચેનલને નેનોમીટરના કદમાં સફળતાપૂર્વક ઘટાડવા માટે "હિલિયમ આયન બીમ લિથોગ્રાફી સિસ્ટમ" નો ઉપયોગ કર્યો.

ઓકુમબ્રાન્ડ

 

 

કોન્ટેક્ટ ઇલેક્ટ્રોડના મુખ્ય માળખા તરીકે બિસ્મથનો ઉપયોગ કર્યા પછી, દ્વિ-પરિમાણીય સામગ્રી ટ્રાન્ઝિસ્ટરનું પ્રદર્શન માત્ર સિલિકોન-આધારિત સેમિકન્ડક્ટર્સ સાથે તુલનાત્મક નથી, પણ વર્તમાન મુખ્ય પ્રવાહની સિલિકોન-આધારિત પ્રક્રિયા તકનીક સાથે પણ સુસંગત છે, જે મદદ કરશે. ભવિષ્યમાં મૂરના કાયદાની મર્યાદાઓ તોડી નાખો. આ તકનીકી પ્રગતિ ઉદ્યોગમાં પ્રવેશતા દ્વિ-પરિમાણીય સેમિકન્ડક્ટર્સની મુખ્ય સમસ્યાને હલ કરશે અને મૂર પછીના યુગમાં આગળ વધવા માટે એકીકૃત સર્કિટ માટે એક મહત્વપૂર્ણ સીમાચિહ્નરૂપ છે.

CNC-લેથ-રિપેર
મશીનિંગ-2

વધુમાં, વધુ નવી સામગ્રીની શોધને વેગ આપવા માટે નવા અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવા માટે કોમ્પ્યુટેશનલ મટીરીયલ સાયન્સનો ઉપયોગ કરવો એ પણ સામગ્રીના વર્તમાન વિકાસમાં એક હોટ સ્પોટ છે. ઉદાહરણ તરીકે, જાન્યુઆરી 2021માં, યુએસ ડિપાર્ટમેન્ટ ઓફ એનર્જીની એમ્સ લેબોરેટરીએ "નેચરલ કમ્પ્યુટિંગ સાયન્સ" જર્નલમાં "કોયલ સર્ચ" અલ્ગોરિધમ પર એક લેખ પ્રકાશિત કર્યો. આ નવું અલ્ગોરિધમ ઉચ્ચ એન્ટ્રોપી એલોય શોધી શકે છે. અઠવાડિયાથી સેકન્ડ સુધીનો સમય. યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં સેન્ડિયા નેશનલ લેબોરેટરી દ્વારા વિકસિત મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ સામાન્ય પદ્ધતિઓ કરતાં 40,000 ગણી ઝડપી છે, જે મટિરિયલ ટેક્નોલોજીના ડિઝાઇન ચક્રને લગભગ એક વર્ષ સુધી ટૂંકાવે છે. એપ્રિલ 2021 માં, યુનાઇટેડ કિંગડમની યુનિવર્સિટી ઓફ લિવરપૂલના સંશોધકોએ એક રોબોટ વિકસાવ્યો જે 8 દિવસમાં સ્વતંત્ર રીતે રાસાયણિક પ્રતિક્રિયા માર્ગો ડિઝાઇન કરી શકે છે, 688 પ્રયોગો પૂર્ણ કરી શકે છે અને પોલિમરના ફોટોકેટાલિટીક પ્રભાવને સુધારવા માટે એક કાર્યક્ષમ ઉત્પ્રેરક શોધી શકે છે.

 

 

તેને મેન્યુઅલી કરવામાં મહિનાઓ લાગે છે. ઓસાકા યુનિવર્સિટી, જાપાન, તાલીમ ડેટાબેઝ તરીકે 1,200 ફોટોવોલ્ટેઇક સેલ સામગ્રીનો ઉપયોગ કરીને, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા પોલિમર સામગ્રી અને ફોટોઇલેક્ટ્રિક ઇન્ડક્શનની રચના વચ્ચેના સંબંધનો અભ્યાસ કર્યો અને 1 મિનિટની અંદર સંભવિત એપ્લિકેશનો સાથે સંયોજનોની રચના સફળતાપૂર્વક તપાસી. પરંપરાગત પદ્ધતિઓ માટે 5 થી 6 વર્ષ જરૂરી છે.

મિલિંગ1

પોસ્ટ સમય: ઓગસ્ટ-11-2022

તમારો સંદેશ અમને મોકલો:

તમારો સંદેશ અહીં લખો અને અમને મોકલો