2D FET：2D材料的考量

2D材料代表物质石墨烯（graphene）在2004年被发现，迄今已逾20余年。2D材料能被迅速被推上半导体界元件研发台面，学术界功不可没，未来还会是如此。

2D材料为何会被应用于半导体先进元件的制程之中？原因还是要克服先进制程的短通道效应（Short Channel Effect；SCE）的负面效果。

在通道尺度的微缩过程中，通道厚度也必须跟著持续微缩，就是减薄。但是变薄的通道会造成新的问题。首先，它会使SCE益发严重。

另外，量子效应出来了。

具体的SCE相关负面效应包括漏电流（leakage current）增加、阈值电压变化（threshold voltage variability）、汲极感应势垒降低（Drain-Induced Barrier Lowering；DIBL）、载子（carriers；电子或电洞）通道狭窄等。

量子效应则主要指量子限制（quantum confinement），会在通道里形成新的离散能阶（discrete energy levels），因而使载子容易发生散射，降低载子的迁移率。

用2D材料来替代过於单薄的矽通道有点令人匪夷所思，因为2D材料乃是至薄之物－它只有单一层（monolayer）原分子。 以下面将述及的MoS2为例，它一层的厚度仅有0.7nm。

2D材料能够当成通道使用是因为2D材料的主要特性之一：它的原分子所形成二维的平面中，所有原分子的共价键在形成二维平面时完全与邻近原分子相互结合而耗尽，没有多余的、空闲的悬空键（dangling bond）。因而如果堆叠多层2D材料－譬如堆叠多层石墨烯变成石墨，层与层之间也只会产生微弱的凡德瓦力（van de Waals force；基于两层之间电偶极相互吸引的力，远比两层材料直接键结的力为弱），这是为什么石墨烯可以从石墨块材上用透明胶带（scotch tape）先粘住，然后再只撕一层石墨烯下来的原因。

材料若带有悬空键，容易吸附、聚积载子，对于流经附近的载子容易发生散射，降低载子迁移率，增加电阻及功耗。2D材料显然没有这个问题。像最先发现的石墨烯由于等效电子质量为0，迁移率高达106 cm₂/Vs，接近光速的100分之1。

可惜石墨烯是半金属（semimetal），也就是说即使FET闸极不施加电压，通道还是导电的。它不是可以用电场控制开关的半导体。

从已知的2D材料中选取合适的通道材料有讲究的，在传导性质上它先得是个半导体，再者它的载子迁移率要高，这是当FET通道的起码条件。

2D材料中有一个族群叫过渡金属二硫属化合物（Transition Metal Dichalcogenide；TMD），这是学术界最先研究的领域之一。经过上述两个条件的筛选，二硫化钼（molybdenum disulfide；MoS₂）适合做n-FET的通道材料；二硒化钨（tungsten diselenide；WSe₂）则适合p-FET，原因是2种2D材料在成长过程中如果有自然缺陷（defects）的话，容易形成相对的n、p电性，效果有如n、p掺杂（doping）。

有了合适半导体材料当通道后，还得有合适的金属与之匹配，在通道两边才能形成源极和汲极。主要的考量是在通道和金属之间要能够形成较低的肖特基势垒高度（Schottky barrier height），使得载子能顺利通过界面、降低电阻和功耗。依此选择条件，适合MoS₂的金属材料为铜（Cu）和钛（Ti），适合WSe₂的金属材料为铂（Pt）和钯（Pd）。

不过以上的材料考量是基于原先仅有已知1,000余种2D材料时的最佳材料选择。2024年发表的学术论文中，AI一口气又查找出50,000多种新2D材料，工程上的选择得重新评量一番。

在选定源极、通道、汲极的材料之后，自然还有许多的工程问题要著手解决，譬如如何将2D材料置放于晶圆上？先在其它地方生产然后转印（transfer）到二氧化矽上，抑或者直接在二氧化矽上直接用传统半导体工艺长薄膜？前者工序繁复，后者缺陷较多；工程从来都是妥协与取舍的考量。

2D FET什么时候会上场呢？Imec的技术路线路显示是在CFET之后；亦即在A7之后逐渐入场，到A2成为主流。

听起来有点天方夜谭，但是别让那些已经与现实量度完全脱节的节点命名所迷惑；N2不是真的2nm，A2也不是2 Angstroms。A2节点的半金属间距（half metal pitch；过去最早用以描述制程真实临界尺度的量度）大概在6~8nm之间，这长度至少还容得下25~30个MoS₂分子共价键。

再进一步的2D FET演化可以是用2D金属材料来做源极和汲极，形成真正的2D FET—各FET全都落在一个单层平面之内了。材料选择的考虑因素除了上述尽量降低界面之间的肖特基势垒外，还要注意界面两边的晶格型态以及晶格常数是否可以容许顺利的键接。这些工程问题的解决方式的线索，首先来自于第一原理计算（first principles calculation）以及AI的材料查找，计算力变成工程实验的先导。

这里我们看到一个半导体产业有趣的现象。先进制程的应用绝大部份是为了高效能、AI芯片的制造，而这些芯片反过来又被用于半导体制程良率的提升以及新材料的开发。这是一个关系密切的良性循环，也许是半导体产业还能持续往more Moore这条路继续前进的新动力。