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Field-effect-transistors
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新的机器学习方法将半导体器件模拟速度提升10,000倍
研究人员开发了一种新颖的半导体器件模拟方法，将机器学习电子结构模型与量子输运求解器相结合。该新框架提供了显著的加速，比传统的密度泛函理论快10,000倍，能够模拟超过20,000个原子的器件，同时保持高精度。该方法应用于研究基于二硫化钼（MoS2）的场效应晶体管，揭示了半导体-氧化物界面处配位不足的金属原子对电子电流有关键影响。
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AI系统Qumus自主制造石墨烯和纳米器件
研究人员开发了Qumus，一个旨在现实世界中进行科学实验的具身AI系统，特别专注于量子材料。该AI在一个机器人实验室中运行，自主处理从假设生成到实验执行和分析的各项任务。Qumus已成功制造出石墨烯并组装了场效应晶体管等复杂纳米器件，展示了闭环实验和错误校正能力。