Fält-effekt-transistorer (FET) har blivit centrala komponenter i utvecklingen av biosensorer, särskilt inom områden som diagnostik och mätning av biologiska och kemiska ämnen. De senaste åren har forskare gjort betydande framsteg i att förbättra FET-baserade sensorer för att möjliggöra högre känslighet och specifika tillämpningar. FET-baserade biosensorer använder olika teknologiska innovationer, inklusive nanowire MOSFETs, grafen, och nya dielektriska material för att detektera biomolekyler och gaser. Dessa sensorer har stor potential att förändra sjukvårdsindustrin genom att möjliggöra snabb, exakt och kostnadseffektiv diagnostik.

Forskning har visat att gate all around (GAA) FET-teknik erbjuder stora fördelar när det gäller att förbättra prestandan hos biosensorer. I en studie av A. Das et al. (2020) undersöktes effekten av en omvänd gate-oxid stapling i GAA tunnel FETs för applikationer inom högfrekvent analog och RF-teknik. Deras arbete visade att GAA FETs ger en högre känslighet, vilket gör dem användbara för diagnostiska tillämpningar som involverar molekylära biomarkörer.

En annan viktig utveckling är användningen av metall-gate FETs för gasdetektering, som påvisas i forskning av R. Gautam et al. (2013). I denna studie undersöktes en nanowire MOSFET med katalytisk metall-gate för att upptäcka gaser, vilket har applicerats i olika miljöer för detektering av föroreningar eller skadliga gaser i atmosfären.

För biomarkördetektioner, som Alzheimer’s sjukdom eller lungcancer, har det föreslagits att använda grafen FET sensorer. I en studie av T. Bungon et al. (2021) visade det sig att grafenbaserade FETs effektivt kan detektera proteiner associerade med Alzheimer’s, vilket öppnar dörren för tidig diagnostik och behandling. Denna typ av sensor möjliggör specifika och känsliga mätningar av biomolekyler på cellulär nivå.

Utvecklingen av etanol- och glukosdetektering via FET-teknik har också fått betydande uppmärksamhet. S. Sharma et al. (2022) undersökte användningen av gallium-nitrid-gate material i FET-baserade biosensorer för att förbättra prestandan av sensorer för biomolekylär detektion. Genom att ändra materialegenskaper och struktur har forskare kunnat utveckla sensorer som är både snabbare och mer exakta än tidigare versioner.

Ytterligare viktiga förbättringar har uppnåtts genom användningen av nanoteknologi, där olika nanomaterial och strukturer som nanotuber eller nanowires används för att öka biosensorernas känslighet. A. Das och kollegor (2023) undersökte användningen av en germaniumbaserad nanowire FET för biomolekylär detektion och visade att användning av nanostrukturer kan bidra till att förbättra både känslighet och specifik detektion av biomolekyler.

FET-baserade biosensorer används också för att mäta kroppsliga förändringar, som vid detektering av olika typer av cancermarkörer, vilket har undersökts i flera studier, inklusive en genomförd av S. Cheng et al. (2015), där FET-biosensorer användes för att detektera lungcancermarkörer. Genom att använda dessa sensorer i kliniska sammanhang kan läkare identifiera cancer tidigt, vilket potentiellt leder till bättre behandlingsresultat.

En annan innovativ lösning som framkommit är utvecklingen av sensorer baserade på MOSFETs (metal-oxide-semiconductor FETs) med olika gate-strukturer, som har visat sig kunna förbättra sensornas känslighet för biomolekylära detektioner, såsom prostata-specifika antigener. Dessa sensorer har den fördelen att de inte kräver märkning av biomolekyler, vilket gör dem mer praktiska i kliniska miljöer, eftersom de kan ge snabbare och mer exakt information om patientens hälsotillstånd.

Det är viktigt att förstå att framstegen inom biosensorteknologi inte bara handlar om att förbättra känsligheten eller noggrannheten. Det handlar också om att integrera dessa sensorer på ett mer användarvänligt och kostnadseffektivt sätt. Målet är att utveckla sensorer som är tillräckligt små och portabla för att användas för snabb diagnostik i fält eller i hemmamiljöer, vilket gör det möjligt att genomföra tester utan att behöva gå till en klinik eller ett laboratorium.

Vidare är det också viktigt att tänka på etiska och praktiska överväganden vid utvecklingen av biosensorer, särskilt när det gäller personuppgifter och säkerhet. Eftersom dessa sensorer kan användas för att övervaka hälsotillstånd och sjukdomar, kan det finnas oro kring dataskydd och hur den insamlade informationen används. Det är avgörande att skapa robusta regler och skydd för att säkerställa att användarnas data hanteras korrekt och att integriteten bibehålls.

Hur maskininlärning förbättrar prestanda för vertikala tunneling-fält-effekt-transistorer (TFET)

TFETs, eller tunneling-fält-effekt-transistorer, är en typ av halvledardevicer som kännetecknas av deras förmåga att arbeta vid extremt låga spänningar, vilket gör dem till ett attraktivt alternativ för energisnåla och högpresterande applikationer. I synnerhet den vertikala TFET-strukturen (V-TFET), som har potential att förbättra prestanda genom olika designtekniker och materialval, får allt mer uppmärksamhet i forskningssammanhang. Här kommer vi att granska utvecklingen och de olika teknikerna bakom vertikala TFETs, samt den centrala rollen som maskininlärning (ML) spelar i optimeringen och designen av dessa enheter.

I den vertikala TFET-strukturen kan vi identifiera flera viktiga tekniker och tillvägagångssätt, inklusive gate-all-around (GAA), nanotråd-konfigurationer, och källpocketteknik, där varje metod syftar till att förbättra tunnelingeffektiviteten och minska strömförbrukningen. Genom att analysera och jämföra dessa strukturer kan man bättre förstå de olika fördelarna och nackdelarna för varje konfiguration.

En jämförelse mellan olika TFET-typer visar att en enhet med källpocket (Device A) har ett ON-tillstånd (ION) på 26,82 μA/μm, medan en enhet med källförlängning (Device B) uppnår ett mycket högre ION på 234,03 μA/μm. Skillnaden i prestanda beror på källförlängningens förmåga att minska tunnelingavståndet och därmed öka elektronernas hastighet. När en positiv spänning appliceras på gate-terminalen (VGS), börjar Fermi-nivån i källregionen att röra sig nedåt, vilket gör att elektroner tunnlar in i kanalregionen genom kvantmekanisk tunneling. Denna effekt förbättrar även subtröskelns lutning (SS) och ger därmed bättre strömeffektivitet.

Vid jämförelse av OFF-strömmen (IOFF) ligger Device A på 5,6×10^−17 A/μm, medan Device B uppnår ett mycket lägre värde på 1,52×10^−14 A/μm. Denna skillnad beror på att källpockettekniken i Device A minskar strömförlusterna, vilket resulterar i bättre strömeffektivitet vid avstängda tillstånd. Samtidigt är SS-värdet för Device A 24,56 mV/decade, medan Device B har ett högre värde på 28,58 mV/decade. Även om Device B ger högre ION, är det viktig att notera att den något högre SS-värdet innebär en mindre stegring av strömmen per enhetsökning av gate-spänning, vilket kan påverka enhetens effektivitet i vissa tillämpningar.

Maskininlärning (ML) har blivit en avgörande komponent i utvecklingen av TFETs. Med ML-tekniker som artificiella neurala nätverk och sofistikerade regressionsmodeller kan man snabbt simulera och optimera TFET-beteende, vilket minskar behovet av tidskrävande fysikbaserade simuleringar. ML hjälper till att förutsäga enhetens ström-spänningskarakteristik och tröskelspänning med hög noggrannhet, vilket gör designprocessen både snabbare och mer effektiv.

Vidare används optimeringstekniker som förstärkningsinlärning och genetiska algoritmer för att förbättra TFET-prestanda, särskilt för att öka switching-hastigheten och strömeffektiviteten. Dessa metoder gör det möjligt att hitta de mest effektiva designkonfigurationerna och förutse eventuella tillverkningsfel, vilket leder till högre tillförlitlighet och produktivitet i tillverkningen. Förutom design och simulering bidrar ML även till att bearbeta stora datamängder, vilket underlättar upptäckten av nya material och strukturer för nästa generations TFETs.

För att ytterligare förbättra TFETs prestanda är det också viktigt att förstå hur de olika designparametrarna, såsom kanalens längd, metallgate-lager och arbetsfunktionerna för dessa lager, påverkar enhetens övergripande effektivitet. Experimentell data har visat att kortare kanallängder och specifika kombinationer av metall-gate-funktioner kan leda till betydande förbättringar av ION och en minskning av IOFF, vilket resulterar i en högre ION/IOFF-ratio och därmed förbättrad energieffektivitet.

Slutligen är det värt att notera att ML även spelar en viktig roll i att upptäcka och förutse materialegenskaper och tillverkningsprocesser som kan påverka TFETs funktion. Genom att tillämpa maskininlärning för att bearbeta stora datamängder kan forskare och ingenjörer hitta optimala materialkombinationer och tillverkningsmetoder som kan ta TFET-tekniken till nästa nivå och möjliggöra ännu mer energieffektiva och högpresterande enheter för framtida elektroniska applikationer.

Hur maskininlärning förbättrar prestanda och tillförlitlighet i MOSFET-baserade biosensorer

I den ständigt utvecklande världen av halvledarteknik har maskininlärning (ML) blivit ett kraftfullt verktyg för att optimera prestanda och tillförlitlighet hos olika elektroniska komponenter, särskilt i designen av MOSFET-baserade biosensorer. Genom att effektivt utforska parameterrum och minska behovet av tidskrävande simuleringar, har ML visat sig vara avgörande för att förbättra både funktionalitet och driftssäkerhet. Detta blir särskilt tydligt när man studerar dess tillämpning i biosensorer som använder ge/Si-nanowire FET (Field-Effect Transistor) för att detektera biomolekyler i snabbt föränderliga och känsliga biosensorapplikationer.

En av de mest intressanta tillämpningarna är användningen av MC-DD-Ge/Si-INW-FET biosensorer. Denna enhet, som använder en innovativ dubbel-sidig nanokavitetsteknik, gör det möjligt att immobilisera biomolekyler på både käll- och dräneringssidan av enheten. Genom att etsa bort dielektriska lager som SiO2 och HfO2 från dessa sidor skapas ett rum där biomolekyler kan fästas och undersökas i en kontrollerad miljö. Dessa nanokaviteternas storlek och geometri är noggrant optimerade för att ge maximal känslighet och effektivitet i biosensorn, vilket möjliggör för noggrann detektion av olika biomolekyler baserat på deras dielektriska konstant och laddningstäthet.

När biomolekyler såsom APTES, keratin, gelatin eller DNA immobiliseras i denna nanokavitet, orsakar de förändringar i den elektriska profileringen av biosensorns kanal. Detta leder till variationer i gate-oxidkapacitans och elektriska fält, vilket gör det möjligt att identifiera biomolekyler genom att mäta dessa förändringar i elektriska egenskaper. Specifikt förändras både ytpotential och elektriska fält i enheten när olika molekyler med olika dielektriska konstanter och laddningstäthet immobiliseras.

För DNA-biomolekyler observeras en särskilt intressant effekt: den negativa laddningen hos DNA leder till stora förändringar i ytpotentialen, särskilt när laddningstätheten är hög. Detta gör det möjligt för biosensorn att uppnå maximal känslighet för DNA-biomolekyler, vilket ger en starkare respons i enheten och bättre förmåga att detektera biomolekyler med låga koncentrationer. Denna känslighet är avgörande för applikationer som kräver hög precision, exempelvis i medicinska diagnostikverktyg eller vid snabb detektion av patogener.

Maskininlärning spelar en viktig roll i denna process genom att analysera och optimera de elektriska egenskaperna hos FET-enheterna för att maximera känsligheten och precisionen i detektionerna. ML-modeller kan användas för att förutsäga den förväntade livslängden för MOSFETs genom att uppskatta den återstående användningstiden (RUL), vilket minskar risken för driftfel och möjliggör mer exakt och tidig underhållsplanering. Genom att använda återkopplingsmekanismer i form av autoencoders eller en-klass SVM (Support Vector Machines) för att upptäcka avvikelser från normala driftsförhållanden, kan dessa system förutsäga när enheten behöver underhåll eller bytas ut.

I praktiken har dessa teknologier visat sig vara mycket effektiva i att optimera prestanda i olika typer av halvledarkomponenter. Till exempel, i fallstudier som involverar lågbrusförstärkare (LNA) och effektförstärkare (PA), har ML-approcher förbättrat prestanda genom att optimera brusreducering, linjäritet och effektivitet. För operativa förstärkare (Op-Amps) har ML även lett till förbättringar i bandbredd, offsetspänning och strömeffektivitet, vilket gör det möjligt att uppnå bättre resultat i blandade signaler och analog-digitala system.

Maskininlärning i kombination med avancerad halvledarteknik skapar ett kraftfullt verktyg för att hantera komplexa utmaningar inom elektronikdesign. Detta gör det möjligt för ingenjörer att skapa mer robusta och tillförlitliga system som inte bara presterar bättre utan också har längre livslängd. När området fortsätter att utvecklas förväntas integrationen av ML i MOSFET-designprocesser växa, vilket kommer att leda till nya innovationer och förbättringar i den analoga elektronikens värld.

Det är också viktigt att förstå att den här typen av teknologier inte bara handlar om att förbättra komponenternas prestanda. För biosensorer, där noggrannhet och känslighet är avgörande, innebär detta en betydande förbättring i möjligheten att upptäcka och identifiera biomolekyler vid mycket låga koncentrationer, vilket öppnar upp för nya tillämpningar inom områden som medicinsk diagnostik, miljöövervakning och livsmedelsindustrin. Detta betyder att teknologin inte bara är användbar i forskning och utveckling utan har direkt potential att påverka och förbättra vardagslivet genom att erbjuda mer exakta och snabbare diagnostiska verktyg.

Hur hanterar man begränsningar i enverklig objektorienterad design för fordon?
Hur förstår vi våra egna preferenser och hur vi uttrycker dem i olika kulturella sammanhang?
Vad hände med Arietta i de mystiska grottorna?
Vad gör Anglesey till ett måste för fågelfotografen?
Vad är vätebrott och hur kan det förebyggas i olika material?