カーボンナノチューブはフレキシブルエレクトロニクスの限界を押し上げる
過去数十年にわたって、リジッドシリコンウェーハ上に作られたトランジスタの積極的なスケーリングは、パーソナルエレクトロニクスとスーパーコンピュータのパフォーマンスを着実に高めてきました。リアルタイム分析やモノのインターネット(IoT)などの新しいアプリケーションでは、エッジでの真の計算を可能にするために、柔軟なまたは型にはまらない基板上に作成された高性能ロジック回路とセンサーが必要です。これらは、カーボンナノチューブ(CNT)などの柔軟なナノ材料が、低コスト、低電力、大面積の製造、さらにはロールツーロール生産など、リジッドシリコンに比べて多くの魅力的な利点を提供できる成長分野のいくつかの例です。 CNTは移動度が高いため、フレキシブルエレクトロニクスの優れた候補として広く考えられていますが、実際のアプリケーションは、リジッド基板(シリコンウェーハなど)上に構築されたものと比較して、フレキシブルCNT薄膜トランジスタ(TFT)の性能が低いために制限されています。またはガラス)。たとえば、柔軟なCNT集積回路は通常、1マイクロ秒を超える論理ゲート遅延を伴う低速動作を示します。ただし、この状況は、IBMResearchの新しい進歩によって変わる可能性があります。
最近のジャーナル記事で、 Nature Electronics に掲載された、10ns未満のステージ遅延を持つカーボンナノチューブに基づくフレキシブルCMOS集積回路 、高性能CNTTFTと相補型集積回路をフレキシブル基板上に製造できることを示します。 IBMでのカーボンエレクトロニクスに関する数十年にわたる研究に乗って、半導体CNTの純度と密度、補完ロジック用の信頼性の高いn型ドーピング技術など、高性能の柔軟なCNTエレクトロニクスの製造におけるいくつかの重要な課題に取り組んできました。プロセス歩留まりおよびフレキシブル基板の変動として。全体として、製造されたフレキシブルCNT TFTは、高電流密度(> 17 mA / mm)、大電流ON / OFF比(> 10 6 )によって強調された、最先端のパフォーマンスを示しています。 )、小さなしきい値以下の勾配(<200 mV / dec)、高い移動度(〜50 cm 2 / Vs)および優れた柔軟性—指で包む場合でも、柔軟なTFTはパフォーマンスを低下させることなく機能します。
次に、すべての部品を統合して、さらに一歩進んで、高速CMOSリングオシレータを実証しました。これは、あらゆるロジックテクノロジの標準的なベンチマーク回路です。機能的な5ステージCMOSリングオシレータは、わずか5.7ナノ秒までのステージ遅延を示し、以前のカーボンナノチューブの作業に比べてほぼ1000倍の改善を示しています。また、CNT、有機ポリマー、酸化物半導体、ナノクリスタルなどのナノ材料で作られた史上最速の柔軟なリングオシレーターでもあります。ここでの優れたパフォーマンスと統合レベルのデモンストレーションは、IoT、エッジコンピューティング、フレキシブルディスプレイ、センサーなどの将来のアプリケーションにCNTを使用する可能性を浮き彫りにします。ここで、私たちの仕事は、スケーラブルで低コスト、高速のフレキシブルを構築するための有用なアプローチを提供しますエレクトロニクス。
このようなアプリケーションの例は、別のジャーナル記事、電子皮膚用のカーボンナノチューブアクティブマトリックスを備えた大面積高性能フレキシブル圧力センサーに示されています。これは最近 Nano Letters に掲載されました。 。この作業では、人間の皮膚の触覚圧力感知機能を模倣するために、16×16 CNTFTのアクティブマトリックスを備えた統合された柔軟な圧力センサーが示されます。完全に統合された柔軟な圧力センサーは、3 Vの小さな電圧範囲で動作し、4 mmの高い空間分解能、人間の皮膚よりも速い応答(<30ミリ秒)、および両方のフラット上の複雑なオブジェクトの検出における優れた精度を特徴とする優れたパフォーマンスを示しますと曲面。私たちの仕事が、スマートロボティクスおよび補綴ソリューションへの高性能電子皮膚の将来の統合への道を開くことを願っています。
作者について
Jianshi Tang博士は、カリフォルニア大学ロサンゼルス校で電気工学の博士号を取得し、半導体ナノワイヤー、トポロジカル絶縁体、磁性ナノ構造などのさまざまな低次元ナノ材料のデバイスと物理学を研究しました。その後、2015年にポスドク研究員としてIBMトーマス・J・ワトソン研究センターに加わり、後に研究スタッフに昇進し、ナノ材料とナノエレクトロニクスを半導体産業で採用できる可能性のある実行可能な技術に発展させるという夢をさらに追求しました。 。彼のIBMでの現在の仕事には、高性能カーボンナノチューブエレクトロニクスの開発と、エネルギー効率の高いニューロモルフィックコンピューティングを実現するためのさまざまなハードウェアアプローチの調査が含まれます。
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