Ученые встроили транзисторы в алмаз и создали более эффективный чип для сетей 6G и спутников

Учёные из Массачусетского технологического института (MIT) и ряда партнёрских организаций разработали новую технологию производства микросхем, которая может заметно повысить эффективность будущих систем связи — от сетей 6G до спутниковых каналов и радиолокационных комплексов.
Изображение: MIT
В основе разработки лежит нитрид галлия (GaN) — материал, который рассматривается как один из главных кандидатов на замену кремния в высокочастотной и высокомощной электронике. Он позволяет работать на более высоких напряжениях и частотах, но его широкому применению долго мешала ключевая проблема — сильный нагрев при работе.
Чтобы решить эту задачу, исследователи обратились к алмазу — искусственно выращенному монокристаллическому алмазу с рекордной теплопроводностью, который способен эффективно отводить тепло от электронных компонентов.
Вместо привычного подхода с нанесением алмазного слоя сверху, команда пошла другим путём: они встроили миниатюрные транзисторы из нитрида галлия прямо в сверхтонкую алмазную подложку. Для этого использовались фемтосекундные лазеры, которые с высокой точностью формировали микроструктуры и «посадочные места» под элементы схемы.
В результате получилась архитектура, в которой тепло распределяется значительно равномернее, а локальные перегревы практически подавляются. Это позволяет транзисторам работать ближе к предельным режимам без потери стабильности и надёжности.
На базе этой технологии исследователи собрали усилитель мощности для беспроводных систем связи. В испытаниях он показал более высокую выходную мощность, коэффициент усиления и общую эффективность по сравнению с аналогичными решениями из научной литературы.
По оценке авторов, такая архитектура может найти применение не только в телекоммуникациях и будущих сетях 6G, но и в мощных радарах, космических системах связи, промышленной беспилотной технике и инфраструктуре центров обработки данных. В частности, улучшенное теплоотведение может снизить энергопотери и эксплуатационные затраты крупных вычислительных систем.

