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Enregistrement W4416674742 · doi:10.1021/acsaelm.5c01648

Layer Dependence and Point Defect for Sub-5 nm 2D Hydrogenated GaN Transistors

2025· article· en· W4416674742 sur OpenAlexaff
Shibo Fang, Jin Wang, Zongmeng Yang, Xingyue Yang, Shuang Zhao, Gehui Zhang, Fengping Luo, Han Yang, Yee Sin Ang, Jing Lu, Xuelin Yang, Yugang Wang, Chenxu Wang

Notice bibliographique

RevueACS Applied Electronic Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major ProjectNational Natural Science Foundation of ChinaNational Research Foundation Singapore
Mots-clésMiniaturizationTransistorGallium nitrideBilayerField-effect transistorWide-bandgap semiconductorElectronicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon-based devices face intrinsic physical limitations in high-power and high-frequency applications due to their narrow bandgap and low breakdown strength. As an emerging postsilicon semiconductor, gallium nitride (GaN) offers significant advantages for next-generation high power electronics owing to its wide bandgap, high breakdown field strength, and outstanding radiation tolerance. In this work, we investigate the layer dependence and point defect of sub-5 nm hydrogenated GaN (H-GaN) transistors by ab-intio quantum transport simulation. The n-type H-GaN transistors with monolayer (ML), bilayer (BL), and trilayer (TL) channels all meet the ITRS on-state current targets. The ML devices yield the optimal performance with an I on of 2694 μA/μm, which exceeds those of the BL (2536 μA/μm) and TL (1974 μA/μm). Furthermore, atomic vacancy defects critically impact transport: for n-type ML devices, single N and Ga vacancies reduce I on from 2694 to 1242 and 5.72 μA/μm, respectively. Our work provides theoretical guidance for the miniaturization of future low-dimensional high-power GaN electronic devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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