Lorsque les joueurs essaient de résoudre des jeux de mots, ils tentent de rassembler des indices pour trouver la solution. Bien sûr, il est utile d’avoir un vocabulaire solide, mais trouver les bonnes réponses à ces énigmes relève autant de la logique et de la stratégie que d’être un forgeron de mots.
À l’aide d’un processus étonnamment comparable, une équipe interdisciplinaire de chercheurs de Northwestern Engineering a mis au point une méthode pour déterminer comment différents matériaux 2D réagissent au désordre, en testant certains matériaux qui pourraient éventuellement remplacer le silicium dans de nouveaux transistors et capteurs.
« La méthode d’analyse conduira à une meilleure compréhension des potentiels de désordre dans les matériaux 2D pour aider à fabriquer des transistors plus rapides, ainsi qu’à de meilleurs capteurs de gaz qui peuvent plus facilement discriminer différents gaz », a déclaré Matthew Grayson, professeur de génie électrique et informatique au McCormick. School of Engineering, et l’un des auteurs de l’étude.
présenté dans l’article « Field-effect Conductivity Scaling for Two-dimensional Materials with Tunable Impurity Density » publié le 16 juin dans la revue Matériaux 2Dles enquêteurs ont développé une méthode pour déterminer l’empreinte digitale du trouble voisin vue par un matériau 2D.
Vinayak Dravid, professeur Abraham Harris de science et génie des matériaux, et Mark Hersam, professeur Walter P. Murphy de science et génie des matériaux, ont également contribué à cet effort. Chulin Wang, un doctorat. candidat dans le groupe de recherche de Grayson, était le premier auteur de l’article.
En science, le désordre fait référence aux imperfections ou aux charges proches qui pourraient disperser la trajectoire autrement droite d’un électron. Les matériaux 2D comme le graphène sont particulièrement sensibles aux désordres proches car ils ont littéralement plusieurs atomes d’épaisseur, tout au plus
« La caractérisation des troubles est primordiale pour comprendre et améliorer les performances des matériaux 2D », a déclaré Grayson. « Cet article montre qu’il existe une courbe universelle qui sert d’empreinte digitale à ce trouble. Même si différentes doses de trouble semblent entraîner des comportements complètement différents, ces comportements représentent tous les fils individuels d’une tapisserie globale. »
C’est là que la similitude se situe entre la science et les jeux auxquels vous jouez sur votre téléphone ou votre journal imprimé.
À l’aide d’échantillons de matériaux 2D développés par les groupes Hersam et Dravid, Grayson et son équipe ont mis en œuvre une nouvelle méthode pour mesurer les courbes de conductivité électrique à l’aide d’un cryostat, un appareil qui conserve les échantillons à basse température pour un examen microscopique. A température ambiante, les charges qui constituent le désordre sont libres de se déplacer jusqu’à ce qu’elles atteignent l’équilibre, mais lorsqu’elles sont congelées dans le cryostat, le désordre est figé sur place.
Chaque courbe de conductivité individuelle ressemble à une pièce de puzzle. Les chercheurs ont ensuite utilisé une règle empirique pour reconstituer toutes les courbes jusqu’à ce qu’elles forment une image complète.
Semble familier?
Ils ont ensuite utilisé des arguments physiques pour comprendre pourquoi cette règle fonctionne aussi bien. En conséquence, ils ont résolu l’énigme de la façon dont chacun des matériaux à l’étude répond à une classe spécifique d’imperfections.
« La continuité impressionnante de cette image lorsque toutes les pièces du puzzle étaient en place nous a incités à approfondir la physique pour comprendre quelle doit être la raison sous-jacente de ce comportement », a déclaré Grayson. « La même mentalité que le grand public utilise pour résoudre son mot quotidien ou ses mots croisés est appliquée ici. »
Ces résultats ont également des implications pour la recherche sur les matériaux 2D à l’avenir.
« Au lieu de voir des appareils individuels fabriqués à partir des mêmes matériaux 2D comme un tas de pièces de puzzle qui doivent chacune être étudiées indépendamment, vous pouvez désormais localiser où un échantillon donné s’intègre dans le puzzle précédemment résolu », a déclaré Grayson, « afin que chaque individu pièce est instantanément reconnue comme faisant partie d’une image plus grande.
Chulin Wang et al, Mise à l’échelle de la conductivité à effet de champ pour les matériaux bidimensionnels avec une densité d’impuretés réglable, Matériaux 2D (2022). DOI : 10.1088/2053-1583/ac72b0