2D材料代表物質石墨烯(graphene)在2004年被發現,迄今已逾20餘年。2D材料能被迅速被推上半導體界元件研發檯面,學術界功不可沒,未來還會是如此。
2D材料為何會被應用於半導體先進元件的製程之中?原因還是要克服先進製程的短通道效應(Short Channel Effect;SCE)的負面效果。
在通道尺度的微縮過程中,通道厚度也必須跟著持續微縮,就是減薄。但是變薄的通道會造成新的問題。首先,它會使SCE益發嚴重。
另外,量子效應出來了。
具體的SCE相關負面效應包括漏電流(leakage current)增加、閾值電壓變化(threshold voltage variability)、汲極感應勢壘降低(Drain-Induced Barrier Lowering;DIBL)、載子(carriers;電子或電洞)通道狹窄等。
量子效應則主要指量子限制(quantum confinement),會在通道裡形成新的離散能階(discrete energy levels),因而使載子容易發生散射,降低載子的遷移率。
用2D材料來替代過於單薄的矽通道有點令人匪夷所思,因為2D材料乃是至薄之物-它只有單一層(monolayer)原分子。 以下面將述及的MoS2為例,它一層的厚度僅有0.7nm。
2D材料能夠當成通道使用是因為2D材料的主要特性之一:它的原分子所形成二維的平面中,所有原分子的共價鍵在形成二維平面時完全與鄰近原分子相互結合而耗盡,沒有多餘的、空閒的懸空鍵(dangling bond)。因而如果堆疊多層2D材料-譬如堆疊多層石墨烯變成石墨,層與層之間也只會產生微弱的凡德瓦力(van de Waals force;基於兩層之間電偶極相互吸引的力,遠比兩層材料直接鍵結的力為弱),這是為什麼石墨烯可以從石墨塊材上用透明膠帶(scotch tape)先粘住,然後再只撕一層石墨烯下來的原因。
材料若帶有懸空鍵,容易吸附、聚積載子,對於流經附近的載子容易發生散射,降低載子遷移率,增加電阻及功耗。2D材料顯然沒有這個問題。像最先發現的石墨烯由於等效電子質量為0,遷移率高達106 cm2/Vs,接近光速的100分之1。
可惜石墨烯是半金屬(semimetal),也就是說即使FET閘極不施加電壓,通道還是導電的。它不是可以用電場控制開關的半導體。
從已知的2D材料中選取合適的通道材料有講究的,在傳導性質上它先得是個半導體,再者它的載子遷移率要高,這是當FET通道的起碼條件。
2D材料中有一個族群叫過渡金屬二硫屬化合物(Transition Metal Dichalcogenide;TMD),這是學術界最先研究的領域之一。經過上述兩個條件的篩選,二硫化鉬(molybdenum disulfide;MoS2)適合做n-FET的通道材料;二硒化鎢(tungsten diselenide;WSe2)則適合p-FET,原因是2種2D材料在成長過程中如果有自然缺陷(defects)的話,容易形成相對的n、p電性,效果有如n、p摻雜(doping)。
有了合適半導體材料當通道後,還得有合適的金屬與之匹配,在通道兩邊才能形成源極和汲極。主要的考量是在通道和金屬之間要能夠形成較低的肖特基勢壘高度(Schottky barrier height),使得載子能順利通過介面、降低電阻和功耗。依此選擇條件,適合MoS2的金屬材料為銅(Cu)和鈦(Ti),適合WSe2的金屬材料為鉑(Pt)和鈀(Pd)。
不過以上的材料考量是基於原先僅有已知1,000餘種2D材料時的最佳材料選擇。2024年發表的學術論文中,AI一口氣又搜尋出50,000多種新2D材料,工程上的選擇得重新評量一番。
在選定源極、通道、汲極的材料之後,自然還有許多的工程問題要著手解決,譬如如何將2D材料置放於晶圓上?先在其它地方生產然後轉印(transfer)到二氧化矽上,抑或者直接在二氧化矽上直接用傳統半導體工藝長薄膜?前者工序繁複,後者缺陷較多;工程從來都是妥協與取捨的考量。
2D FET什麼時候會上場呢?Imec的技術路線路顯示是在CFET之後;亦即在A7之後逐漸入場,到A2成為主流。
聽起來有點天方夜譚,但是別讓那些已經與現實量度完全脫節的節點命名所迷惑;N2不是真的2nm,A2也不是2 Angstroms。A2節點的半金屬間距(half metal pitch;過去最早用以描述製程真實臨界尺度的量度)大概在6~8nm之間,這長度至少還容得下25~30個MoS2分子共價鍵。
再進一步的2D FET演化可以是用2D金屬材料來做源極和汲極,形成真正的2D FET—各FET全都落在一個單層平面之內了。材料選擇的考慮因素除了上述儘量降低介面之間的肖特基勢壘外,還要注意介面兩邊的晶格型態以及晶格常數是否可以容許順利的鍵接。這些工程問題的解決方式的線索,首先來自於第一原理計算(first principles calculation)以及AI的材料搜尋,計算力變成工程實驗的先導。
這裡我們看到一個半導體產業有趣的現象。先進製程的應用絕大部份是為了高效能、AI晶片的製造,而這些晶片反過來又被用於半導體製程良率的提升以及新材料的開發。這是一個關係密切的良性循環,也許是半導體產業還能持續往more Moore這條路繼續前進的新動力。
現為DIGITIMES顧問,1988年獲物理學博士學位,任教於中央大學,後轉往科技產業發展。曾任茂德科技董事及副總、普天茂德科技總經理、康帝科技總經理等職位。曾於 Taiwan Semicon 任諮詢委員,主持黃光論壇。2001~2002 獲選為台灣半導體產業協會監事、監事長。