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Smallest Stable Si/SiO2 Interface that Suppresses Quantum Tunneling from Machine-Learning-Based Global Search

材料科学 计算机科学 纳米 量子隧道 算法 比例(比率) 物理 光电子学 量子力学 复合材料
作者
Yefei Li,Zhi‐Pan Liu
出处
期刊:Physical Review Letters [American Physical Society]
卷期号:128 (22) 被引量:21
标识
DOI:10.1103/physrevlett.128.226102
摘要

While the downscaling of size for field effect transistors is highly desirable for computation efficiency, quantum tunneling at the Si/SiO_{2} interface becomes the leading concern when approaching the nanometer scale. By developing a machine-learning-based global search method, we now reveal all the likely Si/SiO_{2} interface structures from thousands of candidates. Two high Miller index Si(210) and (211) interfaces, being only ∼1 nm in periodicity, are found to possess good carrier mobility, low carrier trapping, and low interfacial energy. The results provide the basis for fabricating stepped Si surfaces for next-generation transistors.
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