Специалисты НИУ МИЭТ предложили методику определения оптимальных условий для создания наноматериалов, применяемых в современной электронике. Новая схема позволит получать улучшенные полупроводники для модулей оперативной и постоянной памяти в компьютерах и смартфонах. Результаты исследования опубликованы в Surfaces and Interfaces. Сегодня для изготовления устройств, предназначенных для хранения и обработки цифровой информации, применяют полупроводниковые материалы. Их химическая чистота и упорядоченность кристаллической структуры определяют вычислительные возможности устройств, пояснили исследователи Национального исследовательского университета «МИЭТ» (НИУ МИЭТ). «Разработка современных устройств начинается с контролируемого выращивания новых материалов, одним из которых являются тонкие пленки соединения германия, сурьмы и теллура. Хотя глобально процесс формирования таких материалов уже освоен, критически важно уметь контролируемо выращивать их на кристаллических полупроводниковых кремниевых подложках — это позволит интегрировать этап формирования в существующие технологические линии», — отметил старший научный сотрудник лаборатории электронной микроскопии и доцент института физики и прикладной математики НИУ МИЭТ Александр Приходько. Исследователи НИУ МИЭТ в сотрудничестве с коллегами из Германии и Италии усовершенствовали инструмент, позволяющий формировать тонкие пленки из соединения германия, сурьмы и теллура с заданными параметрами для элементов памяти. Понимание состава и строения специфических наноостровков на поверхности создаваемого слоя может привести к появлению более эффективных и долговечных технологий хранения данных, отметил Приходько. «Структура пленки изменяется при нанесении на кремний: на поверхности образуются нанометровые островки, и их пространственная ориентация не случайна — она определяется симметрией кремниевой подложки. Выявлению этих особенностей и осознанию их как ключевой проблемы при создании надежных жестких дисков и переносных накопителей способствовало сочетание современных методов анализа материалов и методов машинного обучения, в частности высокоточных нейронных сетей», — рассказал ученый. В дальнейшем специалисты планируют применять это сочетание методов для изучения других тонких пленок в контакте с «макроскопическими» материалами и дорабатывать «цифровое» зрение для выявления таких взаимодействий. Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации.