芝大中国学者开发高通量“混搭”实验平台为新型半导体小型化光刻提供新方案BBIN BBIN宝盈

　　当下，电子器件正朝着更加节能化和小型化的方向发展，市场对于更小体积晶体管的需求尤为迫切。为此，科学家也一直在寻找新的材料和新的光刻方法。

　　在用于定向自组装和纳米光刻的嵌段共聚物（block copolmers，BCPs）的设计中，材料在加工、结构和缺陷等方面存在局限性。尽管迭代合成策略提供了性能优异的 BCP，但是识别具有所需属性的材料仍充满挑战。

　　近期，美国芝加哥大学团队开发了一个高通量的聚合物实验平台，他们用“混搭”的方式来筛选和优化自组 BCP 在半导体制造中光刻构图的体系结构。

　　通过这个架构，垂直自组装的决定因素包括热力学 Flory-Huggins interaction parameter 和嵌段的表面能可以得到模块化设计。

　　使用者通过选择不同的起修饰作用的小分子可迅速合成数十甚至上百种聚合物的材料库，通过调节小分子的比例，这些聚合物可垂直自组装形成 8-20纳米的结构，为半导体行业日益突出的小型化需求和发展提供了新的解决方案。

　　那么，这样的平台具体可发挥怎样的作用呢？“混搭”意味着可按需搭配，就像按个人口味调制一杯组合果汁那样，例如由四分之三的苹果汁和四分之一的香蕉汁组成。同样的，芯片制造过程可能需要不同的特征尺寸，通过这个方案可由不同材料按所需、按比例自由组合地制作出来，例如一部分 8 纳米，另一部分 10 纳米。

　　审稿人对该研究评价道：“这项工作展现了令人兴奋的潜力-高通量/材料库形成的概念也适用于环氧基团……这是一篇优秀的、高影响力的手稿。”

　　前不久，相关论文以《纳米光刻用共变嵌段共聚物的优化设计》（）为题发表在 Nature Materials 上 [1]。

　　该论文共同第一作者为芝加哥大学茨克分子工程学院博士后研究员博士、摩西·多莱西（）博士、南京工业大学生物技术与制药工程学院教授，论文通讯作者为芝加哥大学茨克分子工程学院的保罗·F·尼利教授（）和斯图尔特·J·罗文（）教授。

　　此前，曾参与研究通过首个嵌段共聚物化学平台，来验证和实现热力学和各种纳米结构的垂直组装[2]。这次研究中，他们将“混搭”和高通量用在光刻方面是迄今第一次报道。

　　缺陷和结构均一性是这项技术往前推进的最大路障。从热动力学角度看，这些问题是由材料的热力学性质决定的。

　　“我们的高通量平台不仅能满足在 8-20 纳米不同的尺寸定向垂直自组装，而且这些材料具有特殊的热力学性质和表面能性质，是最有可能解决工业界在应用上的缺陷和结构均一性这两个问题的工具。”说。

　　定向自组装，意味着自组装的结构必须保障特定的方向才对光刻应用有效，也就是让它们在分子层面垂直“立起来”。该团队通过“混搭”的方式在实验室条件下，通过小分子修饰嵌段共聚物改变小分子的种类，以及它相关的摩尔比例获得大量光刻材料，并且实现材料的自然垂直组装。并且，后者会为光刻工艺带来极大的简化。

　　值得关注的是，传统方法必须经过从头合成及表征等繁琐过程，而该研究中通过高通量平台用材料进行光刻技术方面改进的方案“化繁为简”。

　　说：“在首先合成一个共聚物母平台后，在与点击化学结合会迅速产生大量的拥有不同热力学特性和嵌段表面能特性的材料。这对于学术界及工业界来说，是一种可快速产生大量用于光刻材料的优选方案。”

　　该研究共历时四年多时间，从化学合成方面来看，混搭的小分子需要大量尝试和验证。因此，研究人员用了很多时间优化分子和化学反应方面的条件。并且，在得到嵌段共聚物后，也花了很多精力在表征上。此外，由于是一项创新性研究，可参考的以往文献较少也是该团队面临的难点之一。

　　表示，前瞻性地来看，通过该高通量平台可迅速地产生大量的实验数据，通过与机器学习相结合可以加速加深研究人员对共聚物的结构性质应用的理解。

　　因此，目前该团队正在与机器学习相关课题组进行密切合作，期待在此方面有新的进展。该高通量平台与机器学习的结合，也有望加速材料研发的进度。

　　“通过该高通量实验平台最显著优势是高效，未来若有机器学习的加持，仅从分子结构就可预测 BCP 的性质。假如使用者需要 8.5 纳米的芯片，它会直接告诉你材料配比是怎样的。”他说。

　　未来，计划将该工具作为底层关键技术，应用在能源、生物技术以及医疗等更多领域。