電子部品の大きさは、わずか数ナノメートル（10億分の1メートル）であることが多い。たとえばムーアの法則によれば、トランジスタのサイズは2年ごとに半分になり、これによってのみ、スマートフォンのチップ上にナノ形式で20億個のトランジスタを配置できる。こうした極小デバイスにより、スマートフォンは、電話やカメラであるだけでなく、高画質ビデオカメラ、検索エンジン、個人用健康モニター、娯楽機器として、絶えず変化する需要に応えられる。そして、そのためには部品がエネルギー効率よく動作し、低コストで生産できる必要がある。
しかし、電子部品が小さくなるほど、製造は難しくなる。比較すると、赤血球の直径は7,000ナノメートル、人間の髪の毛は80,000ナノメートルだ。そのため、ケイ素などの半導体から、サイズが20ナノメートル以下のトランジスタを製造することは、技術的な課題にとどまらない。いわゆる量子力学的な現象という物理的効果が、ナノメートルの尺度で材料の特性を変化させ、ナノデバイスの開発・設計に携わるデザイナーやエンジニアを悩ませている。ETH Zurichの統合システム研究所の教授、Mathieu Luisierがこの問題の解決に乗り出した。
コンピューターによる予測
Luisierは10年以上にわたり、わずか数ナノメートルの未来のトランジスタをシミュレーションするソフトウェアプログラムを磨き上げてきた。その支援を担うのがCSCSのスーパーコンピューター「Piz Daint」だ。ナノの世界で材料の組成、形状、サイズが変わると何が起きるかを予測するのに役立つ。Luisierによれば、「Piz Daint」は現在、新たな理想的な材料の組み合わせを探すうえで、最も優れた効率的なシミュレーションマシンだ。シミュレーションによって、新たな高効率電子部品の開発における実験時間とコストを削減できるため、ETH Zurichの教授の研究は産業界から大きな関心を集めている。
従来型のトランジスタを何十億個も1つのチップに配置する際の問題の1つは、大量の熱が発生し、容易に過熱することだ。これは、電子がトランジスタを通過する過程でエネルギーを放出するためである。Luisierとチームは、OMENというソフトウェア（いわゆる量子シミュレーター）を使い、原子レベルでの電子輸送をシミュレーションして、何が起きているかを正確に調べる。シミュレーション上のトランジスタは、ケイ素結晶でできたナノワイヤーで構成される。「電子がワイヤーを流れるとき、最初は一定の高いエネルギーを持っていますが、それは徐々に低下し、いわゆるフォノンの形でケイ素の結晶格子に吸収されます」とLuisierは説明する。電子とフォノンの相互作用によって結晶は熱せられるが、全体のエネルギーは保たれる。これは、モデルが過程を正しく再現していることを研究者に示す証拠だ。現在の目標は、シミュレーションで得られた結果に基づき、電子が通過中に失うエネルギーをできるだけ少なくするようにトランジスタを構築することだ。
結晶を自在に操る
研究者は一方で、シミュレーションにおいて結晶内の異なる結晶層の順序を「自在に操り」、結晶構造を変えたり、ケイ素を別の半導体材料に置き換えたりできる。他方で、シミュレーションした結晶の機能やさまざまな特性を検証できる。たとえば研究者は、チャネルが酸化物と金属接点（ゲート）で囲まれたナノワイヤーをシミュレーションした。電子が放出するフォノンはチャネル内に効果的に「閉じ込められ」、ナノワイヤーの始点と終点という特定の箇所からしか構造の外に出られない。「ワイヤーを囲むシェルを、ギリシャ文字のオメガに似た構造に置き換えると、フォノンが逃げられる領域が広がります」とLuisierは言う。その領域が冷却セグメントに直接接していれば、トランジスタの発熱は抑えられる。また、半導体をインジウム・ガリウム・ヒ素やゲルマニウムなどの材料で構成すれば、電子がより速く移動できるため、発熱も少なくなる。しかし、これらの材料はケイ素よりはるかに高価だ。
シミュレーションでは、研究者は設計した構造を原子ごとに作り上げる。材料の特性分析に広く用いられる従来のいわゆる「ab initio（第一原理）」法と同様に、Luisierのチームが行うシミュレーションでもシュレーディンガー方程式を解く。これにより、電子とフォノンがどのように相互作用するかを調べられる。
ただし、主な違いが2つある。ab initio法では、閉じた系または周期的に繰り返す系における電子の波動運動を解くのに対し、Luisierのグループは開放境界条件を加え、輸送をシミュレーションできるようにしている。これにより科学者は、電子の流れと熱流の両方を観察し、周囲とのつながり、すなわち電子の流れと熱流の相互作用を記述できる。もう1つの違いは、OMENを用いた計算が現在、経験的モデルに基づいて行われている点だ。ab initio法は依然として複雑すぎ、計算負荷も大きいためである。
高性能コンピューティング
しかし、計算をより効率化するため、Università della Svizzera italianaおよびEPF Lausanneの科学者と共同で進めるPASCプロジェクトにおいて、新たなアルゴリズムが開発されている。「中期的には、すべての経験的モデルをab initioモデルに置き換え、異なる材料でできた構造をより簡単かつ正確に計算したいと考えています」とLuisierは言う。「だからこそ、最適化されたアルゴリズムとPiz Daintのようなマシンが必要なのです。」
それでもLuisierは、自分の知る限り、電子ナノ部品の開発において、チームの経験的アプローチはこれまで以上に最先端だと強調する。同グループのもう1つの研究重点は、リチウムイオン電池のシミュレーションである。「トランジスタや電池における熱の発生をより正確に理解すれば、より優れた設計を提案できるでしょう」とLuisierは言う。「OMENは新世代の部品シミュレーターであり、エンジニアは材料科学、化学、物理学でこれまで使われたことのない概念を用います。」
この記事は、 ETH Zurichとの協力により掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味するものではありません。
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著者：Simone UlmerはETH Zurichの寄稿ライターです。
画像：2007年1月9日、台湾積体電路製造（TSMC）の新竹施設で12インチウエハーが展示されている。REUTERS/Richard Chung。
