Poste de doctorat | Explorer les performances et la variabilité des matériaux 2D grâce à l’analyse avancée des données en microscopie électronique

Perspectives futures des transistors grâce à l’analyse avancée des données en microscopie électronique

Ces dernières années, le potentiel des matériaux 2D, en particulier les dichalcogénures de métaux de transition semi-conducteurs (MX2), est apparu comme une alternative prometteuse au Si pour faire avancer la feuille de route de mise à l’échelle logique. Cependant, l’intégration de ces matériaux dans des dispositifs logiques nécessite une compréhension fondamentale de leurs performances et de leur variabilité. Un paramètre clé est la mobilité des porteurs, qui influence directement les performances des transistors et est affectée par les défauts et les contraintes au sein du matériau. En tant que doctorant, vous utiliserez des techniques de microscopie électronique de pointe pour plonger en profondeur dans le monde des matériaux MX2, révélant l’impact de ces variations locales sur les propriétés des matériaux et sur les performances des appareils.

La microscopie électronique, notamment en mode transmission, est la principale méthode permettant de valider directement des hypothèses sur les caractéristiques des matériaux et des dispositifs grâce à sa résolution plus élevée par rapport aux techniques conventionnelles. L’innovation en matière de détecteurs a permis l’acquisition rapide de données multidimensionnelles telles que 4DSTEM qui capturent un diagramme de diffraction à chaque position du faisceau. Il en résulte de grands ensembles de données quadridimensionnels à partir desquels un large éventail d’informations telles que l’orientation, la phase, l’épaisseur, l’empilement, la déformation, etc., peuvent être extraites. Par conséquent, il existe un besoin croissant de traitement rapide et automatisé d’ensembles de données aussi volumineux afin d’obtenir des informations quantitatives sur le désordre matériel, ce qui représente un domaine de recherche en croissance rapide.

Aspects clés de ce doctorat

Dans ce doctorat, l’étudiant aura l’opportunité de collaborer avec différents groupes internes et/ou externes à l’IMEC pour étudier les éléments suivants :

• Quantification des défauts et des déformations via des techniques de microscopie électronique, optimisation de l’acquisition de données et analyse des données assistée par apprentissage automatique.
• Corrélation avec d’autres caractéristiques de matériaux et d’appareils.
• Reporting et publication des résultats dans des revues et conférences scientifiques de premier plan.

Type de travail : Revue de la littérature : 20%, Expériences : 40%, Analyse de données et simulations : 40%

Superviseure : Claudia Fleischmann

Conseiller quotidien : Paola Favia, Ankit Nalin Mehta

Le code de référence pour ce poste est  le 2024-165 . Mentionnez ce code de référence sur votre formulaire de candidature.