Hochdurchsatzberechnung von Defekten in Halbleitern

Die Eigenschaften realistischer Materialien werden durch ihre Defekte kontrolliert. In CODIS werden wir ein umfangreiches rechnerisches Screening von Defekten in Halbleitern durchführen, wodurch es möglich ist den optimalen Kandidaten für eine spezifische Anwendung zu finden, statt der aufwendigen jahrelangen Trial-and-Error-Bemühungen. Das Projekt wird das erste sein, das die Wachstumsbedingungen, Defekttypen und Konzentrationen sowie funktionale Transporteigenschaften miteinander in Beziehung setzt. Die Studie kombiniert von den beiden Projektpartnern entwickelte Ansätze, und rationalisiert sie in einen automatisierten Fluss, der mit einer Materialdefektdatenbank verknüpft ist. Neue Methoden aus der künstlichen Intelligenz, vor allem maschinelles Lernen Klassifizierung und Regressionsalgorithmen, werden angewendet, um verborgene Trends und Beziehungen zu enthüllen und den Screening zu beschleunigen. Ein neuartiges Verständnis von Halbleitern nach ihren vorherrschenden Defekttypen soll somit entstehen. Ein besonderer Fokus wird auf die Gitterwärmeleitfähigkeit gelegt um die charakteristischen Zusammenhänge zwischen den Defekten und den funktionale Eigenschaften der Werkstoffe aufzuklären. Neben dem grundlegenden Interesse wird dieses Projekt viele industrielle Technologien beeinflussen, bei denen Halbleiterdefekte für ihre Leistung entscheidend sind.

Computerchips erzeugen Wärme, die möglichst schnell abgeführt werden muss, damit der Chip nicht zerstört wird. Dies erfordert spezielle Materialien mit besonders guten Wärmeleiteigenschaften. Weder die Elektronen noch die Gitterschwingungen können sich völlig ungehindert durch das Material ausbreiten. Sie können durch Unregelmäßigkeiten im Material, sogenannte Defekte, gestreut werden. Gleichzeitig müssen externe Verunreinigungen in diese halbleitenden Materialien eingeführt werden, damit sie als Logikgatter fungieren können. Im FWF-Projekt "Computation Of Defects In Semiconductors" (CODIS) haben Forscher der TU Wien gemeinsam mit Kollegen aus Frankreich, China und den USA den Einfluss dieser Verunreinigungen vorhergesagt. Obwohl Bor und Phosphor dotiertes Silizium die Basis fast aller Transistoren bildet, wurde die Rolle von Fremdatomen gegenüber Elektronen bei der Wärmeleitung in der Literatur kontrovers diskutiert. Innerhalb von CODIS wurde festgestellt, dass bei niedrigen Ladungsträgerkonzentrationen und Temperaturen die Phononenstreuung durch Elektronen dominant ist, während bei höheren Dotierungskonzentrationen die Streuung durch Punktdefekte dominiert. Durch das Scannen einer Vielzahl von Halbleitern wurden beziehungen zwischen dem Defektstruktur und der Einfluss auf die Wärmeleitfähigkeit bestimmter Defekte vorhergesagt. Es wurde gezeigt, dass sogenannte DX-Verunreinigungen die Wärmeleitfähigkeit stark einschränken. Diese werden auch als Killerdefekte bezeichnet, die die elektronische Leitfähigkeit einschränken und vermieden werden sollten. Die Struktur dieser Defekte war jahrzehntelang unbekannt (D steht für Defekt und X für unbekannt). Einer Kombination aus maschinellem Lernen und einer evolutionären Strategie wurde entwickelt, um nun innerhalb weniger Wochen die atomaren Details dieser Defekte aufzudecken.