Физики из США изучили проводимость на мезомасштабе в квази-двумерных системах, состоящих из соприкасающихся полупроводниковых наночастиц. Оказалось, что такие системы образуют динамические сети с довольно сложной структурой, которые могут в будущем стать основой для нейросетей. Исследование опубликовано в журнале Journal of Physical Chemistry C.
В квантовых точках — полупроводниковых частицах размером в несколько нанометров — носители заряда сильно ограничены в пространстве по сравнению с объемным полупроводником. Это приводит к увеличению роли квантовых эффектов в их свойствах. Благодаря этому, изменяя размер или форму квантовой точки, можно управлять ее проводимостью и люминесцентными свойствами. В последние годы удалось весьма детально изучить свойства отдельных квантовых точек. (1, 2, 3). При этом, потенциально крайне интересные системы, состоящие из массивов наночастиц, их токопроводящие и люминесцентные свойства на мезомасштабе (от 100 нм до 10 микрон), оставались почти неизученными.
Возможный интерес в таких системах вызван двумя характерными эффектами: дальнодействующие туннельные взаимодействия и мигание тока. Дальнодействующие туннельные взаимодействия приводят к прыжковому механизму проводимости. В системе, составленной из квантовых точек, контактное сопротивление значительно больше квантового. Поэтому если к ней приложить напряжение, то носители заряда совершенно необязательно будут перемещаться на соседний нанокристалл, а могут перейти на любой в радиусе до 100 нанометров. Для аморфных и кристаллических полупроводников механизм прыжковой проводимости с переменной длиной прыжка был описан еще в 1960 году. Эффект мигания тока заключается в том, что с течением времени отдельные наночастицы могут включаться или выключаться. Такую особенность для квантовых точек обнаружили довольно недавно. Ее связывают с эффектом мигания фотолюминесценции, но точный механизм этого явления пока до конца не изучен.
В своей работе американские физики использовали полупроводниковые нанокристаллы оксида цинка размером около 5 нанометров. Их наносили на твердую подложку, формируя из них неупорядоченную квази-двумерную стурктуру. После этого ученые исследовали полученную систему с помощью токочувствительной атомной силовой микроскопии, которая позволяет одновременно получить топографию поверхности и карту проводимости. Таким образом появляется возможность сразу определить месторасположение частиц и построить схему резисторной цепи, которую они образуют. Ученые изучили зависимость сопротивления внутри каждой пары частиц, из которой состоит полупроводниковый слой, от расстояния между ними. Для таких распределений наблюдались один или несколько характерных максимумов, которые соответствовали расстоянию максимальной проводимости между частицами. При этом с увеличением температуры активизируется доля контактной проводимости, и максимум сдвигается в область более маленьких расстояний.
Полученные данные физики попытались описать с помощью модели, которая учитывает прыжковую проводимость, но не учитывает мигание тока. Оказалось, что такая модель может с хорошей точностью описать основной пик проводимости, но не предсказывает появление дополнительных пиков для больших расстояний между частицами. Наличие таких пиков говорит об образовании дополнительных подсетей внутри общей резисторной сети. Кроме того, система оказалась динамической: за счет мигания тока карты сопротивления изменялись во времени, и некоторые элементы сети то включались, то исключались из нее.
Проанализировав токопроводящие свойства таких квази-двумерных массивов квантовых точек, авторы предполагают, что такие системы смогут в дальнейшем использоваться в качестве элементов сложных нейросетей, состоящих из очень большого числа элементов. Для проверки своего предположения, физики планируют изучить зависимость исходящего сигнала от входящего, а затем исследовать и возможность обучения такой системы.
Если нейросети на основе неупорядоченных массивов квантовых точек удастся создать, такие платформы для нейросетей, тем не менее, не будут самыми необычными. Например, не так давно для предсказания погоды были использованы нейронные сети на основе мозга крыс.
Александр Дубов