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在石墨烯開創性研究的推動下，二維層狀材料 (2DLM) 家族已經被研究了十余年，并展示出了具有吸引力的功能。然而，仍然存在阻礙高質量增長和電路級集成的挑戰，以往的研究仍遠未符合行業標準。

在此，復旦大學包文中研究員、周鵬教授及萬景研究員等人通過利用機器學習 (ML) 算法來評估影響MoS₂頂柵場效應晶體管 (FET) 電氣特性的關鍵工藝參數來克服這些挑戰。

然后，在ML結合網格搜索的指導下，晶圓級加工過程將協同優化器件性能，包括載流子遷移率、閾值電壓、亞閾值擺動和電流開關比。與傳統的實驗設計（DoE）相比，這種ML輔助方法可以有效減少復雜協同優化的研究工作量。

圖1. 機器學習輔助優化MoS₂器件工藝

此外，由于構建在晶圓上的FET具有高均勻性，因此作者使用RPI模型（級別= 62）在HSPICE模擬器中模擬MoS₂FET進一步用于構建功能性數字、模擬和光電檢測電路。最后，作者展示了采用行業標準的設計流程和FET的晶圓級加工。

綜上所述，這些結果通過實驗驗證了ML輔助制造優化對電子材料的應用潛力，這項研究只是一個案例，其減少器件優化學習周期的能力可以擴展到其他新興電子材料和新型器件。

圖2. 基于MoS₂TG-FET的邏輯電路

圖3. 由MoS₂FET構建的晶圓級集成電路

Wafer-scale functional circuits based on two dimensional semiconductors with fabrication optimized by machine learning, Nature Communications 2021. DOI: 10.1038/s41467-021-26230-x

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復旦Nat. Commun.：機器學習優化制造基于二維半導體的晶圓級功能電路

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