トランジスタの欠陥を検出するための高感度な方法

研究者たちは、トランジスタの欠陥を検出してカウントする高感度の方法を考案してテストしました。これは、次世代デバイス用の新しい材料を開発する半導体業界にとって緊急の懸念事項です。これらの欠陥はトランジスタと回路の性能を制限し、製品の信頼性に影響を与える可能性があります。

典型的なトランジスタは、ほとんどの用途で、基本的にスイッチです。オンの場合、電流は半導体の一方の側からもう一方の側に流れます。スイッチをオフにすると、電流が停止します。これらのアクションはそれぞれ、デジタル情報のバイナリ1と0を作成します。

トランジスタの性能は、指定された量の電流がどれだけ確実に流れるかに大きく依存します。不要な「不純物」領域や化学結合の切断などのトランジスタ材料の欠陥により、流れが中断され、不安定になります。これらの欠陥は、デバイスの動作中にすぐに、または時間の経過とともに現れる可能性があります。

長年にわたり、科学者はこれらの影響を分類して最小化するための多くの方法を発見してきました。しかし、トランジスタの寸法が想像を絶するほど小さくなり、スイッチング速度が非常に速くなるため、欠陥の特定が難しくなります。開発中のいくつかの有望な半導体材料（新しい高エネルギー、高温デバイス用のシリコン（Si）のみの代わりに炭化ケイ素（SiC）など）では、欠陥を詳細に特徴づける簡単で簡単な方法はありませんでした。

新しい方法は、従来のSiとSiCの両方で機能し、研究者はDC測定を使用して、欠陥のタイプだけでなく、特定の空間内の欠陥の数も特定できます。この研究は、トランジスタ内の2種類の電荷キャリア間の相互作用に焦点を当てています。負に帯電した電子と正に帯電した「ホール」です。これらは、局所的な原子構造から電子が欠落している空間です。

トランジスタが正しく機能している場合、特定の電子電流が目的の経路に沿って流れます。電流に欠陥が発生すると、電子がトラップまたは変位し、正孔と結合して、再結合と呼ばれるプロセスで電気的に中性の領域を形成します。各再結合は、電流から電子を取り除きます。複数の欠陥は、誤動作につながる電流損失を引き起こします。目標は、欠陥がどこにあるか、それらの特定の影響、そして理想的にはそれらの数を特定することです。

新しい研究では、研究者たちは、通常、厚さが約10億分の1メートル、長さが100万分の1メートルの1つの領域、つまり薄い酸化物層とバルク半導体本体の間の境界またはチャネルに集中しました。チャネル内のアクティビティにのみ焦点を当てるために、研究者はバイポーラ増幅効果（BAE）と呼ばれる手法を使用します。これは、ソース、ゲート、およびドレインに印加されるバイアス電圧を特定の構成に配置することによって実現されます。

チームがモデルを開発するまで、BAEが動作する正確なメカニズムはわかりませんでした。 BAEのモデル以前は、このスキームは、EDMR測定の電圧を印加し、電流を制御するためのリソースとして厳密に使用されていました。これは、より定性的な欠陥の識別に役立ちます。新しいモデルにより、BAEは欠陥の数を定量的に測定し、電流と電圧だけで測定できるようになります。

研究者が金属酸化物半導体トランジスタの一連の概念実証実験でテストしたモデルにより、定量的な測定が可能になります。この技術は、不安定化するトランジスタの欠陥の存在への洞察と、それらの形成の機械的な理解への道を提供することができます。このような知識があれば、トランジスタの性能と信頼性を向上させるために、それらを制御および削減する機会が増えるでしょう。