Прорыв в полупроводниках: впервые наблюдаются атомарные дефекты «мышиный укус» внутри чипов

Исследователи из Корнеллского университета (США) совместно с компаниями TSMC и ASM совершили прорыв в области визуализации полупроводников. Впервые с помощью высокоразрешающей 3D-визуализации им удалось наблюдать атомарные дефекты внутри чипа, известные как дефекты «мышиный укус» (mouse bite).

Результаты работы, опубликованные 23 февраля в журнале Nature Communications, знаменуют собой значительный шаг вперёд для полупроводниковой индустрии и предоставляют новый инструмент для отладки и поиска неисправностей в высокопроизводительных чипах.

Исследование под руководством профессора Дэвида А. Мюллера (David Muller) использовало технику электронной птохографии (ptychography) для захвата мельчайших дефектов внутри транзисторов. Эти дефекты, похожие на крошечные выемки на границах транзисторов, формируются в процессе производства чипов и могут мешать потоку электронов, влияя на производительность.

Сегодня каналы транзисторов в современных чипах имеют ширину всего 15-18 атомов, и любое, даже малейшее отклонение в структуре, может привести к заметной потере производительности.

Транзистор похож на «микроскопический трубопровод» для электронов. Чем шероховатее его внутренние стенки, тем медленнее движутся электроны. Точное измерение их состояния критически важно, — пояснил профессор Мюллер.

Ранее внутреннюю структуру чипа можно было лишь предполагать по проекционным изображениям. Новая технология позволяет инженерам напрямую наблюдать состояние чипа после ключевых этапов производства и точно корректировать технологические параметры.

Профессор Мюллер подчеркнул, что это единственный на сегодняшний день метод, позволяющий напрямую наблюдать подобные атомарные дефекты. Он станет важным инструментом для характеризации на этапе разработки чипов, помогая инженерам точнее выявлять неисправности и проводить отладку.

Исследовательская группа планирует расширить применение техники электронной птохографии для дальнейшего изучения и сокращения дефектов, что повысит надёжность чипов для удовлетворения растущих потребностей в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.