INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Un vecteur de comportement attendu d’un individu peut comprendre une série de données temporelles périodiques ou pseudopériodiques associées par exemple à la qualité de l’air dans un métro, définie par exemple en termes de concentration moyenne de CO 2 en parties par million (ppm). Un tel exemple de vecteur de comportement attendu est illustré sur la figure 2, selon une représentation graphique de différents profils journaliers de qualité de l’air dans un métro selon un pas de temps d’une heure. Dans cet exemple, d’une part, des ensembles de données caractéristiques et sont associées à des vecteurs de comportement attendu et , et comprennent des données de « jour travaillé ». Comme illustré sur la figure 2, les profils journaliers des vecteurs de comportement attendu et présentent un premier pic défini dans un intervalle de temps notée , et un deuxième pic défini dans un autre intervalle de temps notée . Les intervalles de temps et correspondent ainsi aux heures de pointes respectivement en début et en fin de journée. D’autre part, dans l’exemple de la figure 2, les ensembles de données caractéristiques et associées à des vecteurs de comportement attendu et comprennent des données de type « week-end » ou de type « jour férié ». Les profils journaliers associés aux vecteurs de comportement attendu et ne présentent pas sur la figure 2 de premier pic défini dans l’intervalle de temps .
En faisant de nouveau référence à la figure 1, le dispositif d’apprentissage de données 14 est apte à recevoir un ensemble de données initial noté issu de la source de données 12. En particulier, l’ensemble de données initial comprend une pluralité d’individus notés et encore appelés individus ‘initiaux’. Chaque individu initial est associé à un ensemble initial de caractéristiques et à un vecteur initial attendu . L’ensemble de données initial peut être représenté par l’expression (01) suivante :
Le dispositif d’apprentissage de données 14 est configuré pour appliquer une pluralité d’itérations d’un algorithme d’apprentissage à l’ensemble de données initial . En particulier, l’algorithme d’apprentissage (également appelé fonction d’apprentissage ou modèle d’apprentissage) peut correspondre à un algorithme du type « Algorithme de descente de gradient stochastique » (ou ‘ Stochastic Gradient Descent ’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante).
L’algorithme d’apprentissage peut implémenter toute méthode d’apprentissage classique et/ou reposer sur toute architecture de réseau de neurones. Une architecture de réseau de neurones est généralement caractérisée par une fonction de mapping (ou mappage) notée et est associée à un ensemble de paramètres d’apprentissage . Les paramètres d’apprentissage dépendent de l’architecture et/ou de la méthode d’apprentissage utilisée. Par exemple et sans limitation, la méthode d’apprentissage utilisée peut reposer sur un réseau de neurones convolutif (ou convolutionnel) construit à partir de blocs de type convolution à une dimension (1D), par exemple, des blocs de type convolution temporelle. Un réseau de neurones à couches linéaires ou un réseau de neurones combinant différents types de couches peut également être utilisé.
Un réseau de neurone constitue un modèle de calcul utilisant des neurones pour réaliser des opérations de calculs, les neurones étant interconnectés entre eux par des liaisons appelées « synapses », implémentées sous la forme de mémoires numériques. Un réseau de neurones peut comprendre une pluralité de couches successives de neurones, comprenant une couche d'entrée, une couche de sortie, et une ou plusieurs couches intermédiaires. La couche d'entrée porte des données d'entrée du réseau, correspondant à un ensemble de caractéristiques . Un réseau de neurones est associé à un ensemble de paramètres d’apprentissage . Par exemple et sans limitation, un ensemble de paramètres d’apprentissage peut être un ensemble de données de modèle d’apprentissage relatifs à des biais associés aux neurones du réseau et/ou à des poids synaptiques associés aux liaisons entre différents neurones du réseau. Un ensemble de paramètres d’apprentissage peut en outre être associé à des poids de filtres convolutifs.
Par ailleurs, à chaque itération de l’algorithme d’apprentissage, l’algorithme du type « Algorithme de descente de gradient stochastique » comprend une phase d’inférence (ou phase de propagation vers l’avant dite forward ) et une phase de mise à jour des paramètres d’apprentissage du modèle (appelée également phase de rétropropagation par gradients dite backward ). La phase d’inférence propage les données caractéristiques d'entrée de la couche d'entrée au travers des couches successives du réseau de neurones. Chaque couche d'un réseau de neurones prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Les données sont propagées jusqu’à la couche de sortie portant le résultat des calculs effectués par le réseau de neurones. Ce résultat peut permettre de déterminer une prédiction notée du réseau par rapport aux données d'entrée considérées. La phase de rétropropagation permet de corriger les erreurs entre les sorties obtenues dans la phase d’inférence et les sorties attendues (ou vecteur attendu ) pour des données d’entrée considérées.
En particulier, l’algorithme d’apprentissage permet de comparer une prédiction par rapport à une sortie attendue selon un critère d’erreur encore appelé ‘objectif’, et en fonction de cette comparaison, de mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage pour améliorer le résultat final pouvant être délivré par le réseau de neurone.
Dans la phase de rétropropagation, les erreurs éventuelles obtenues par un ou plusieurs neurones du réseau sont « rétropropagées » aux liaisons et aux neurones qui lui sont reliés, vers l’arrière à partir de la dernière couche, de couche en couche, jusqu’à la première couche. Avantageusement, la rétropropagation peut être une rétropropagation par gradients, dans laquelle dans chaque neurone d’une couche donnée, un message d’erreur à rétropropager est déterminé en utilisant la dérivée du critère d’erreur par rapport à la sortie du neurone de la couche considérée.
L’algorithme d’apprentissage comprend un bloc d’initialisation 142 configuré pour générer un ensemble d’entrainement de données issu de l’ensemble de données initial . En particulier, l’ensemble d’entrainement de données comprend une pluralité d’individus notés et appelés individus ‘d’entrainement’. Chaque individu d’entrainement est échantillonné parmi l’ensemble des individus initiaux . Chaque individu d’entrainement est alors associé à un ensemble de caractéristiques d’entrainement et à un vecteur d’entrainement attendu . L’ensemble d’entrainement de données peut être défini par l’expression (02) suivante :
Le bloc d’initialisation 142 est en outre configuré pour générer un ensemble de données de voisinage issu de l’ensemble de données initial . En particulier, l’ensemble de données de voisinage comprend une pluralité d’individus notés appelés individus ‘voisins’. Chaque individu voisin est alors associé à un ensemble de caractéristiques de voisinage et à un vecteur de voisinage attendu . L’ensemble de données de voisinage peut être défini par l’expression (03) suivante :
L’électrode sensible au pH 2 est constituée de plusieurs couches avec :
- une couche conductrice 5 en contact avec le substrat isolant 1 , cette couche permet de relier électriquement le capteur à la partie électronique de mesure,
- une couche de transduction 6 disposée sur la couche conductrice 5 , cette couche permet de convertir une activité d’une espèce en solution en un potentiel électrique et
- une couche pH 7 disposée sur la couche de transduction 6 , cette couche est la partie sensible du capteur puisqu’elle est sensible à la concentration des protons (donc du pH) dans une solution.
L’électrode de référence 3 est disposée sur une couche conductrice 8 elle-même en contact avec le substrat isolant 1 , une couche de transduction 9 pouvant éventuellement séparer l’électrode de référence 3 et la couche conductrice 8 i.e. être disposée entre l’électrode de référence 3 et la couche conductrice 8 .
L’élaboration de l’électrode sensible au pH passe donc par la réalisation de différentes étapes afin d’obtenir les différentes couches constitutives de l’électrode, avec un premier dépôt de la couche de transduction et un second dépôt de la couche sensible au pH.
Plusieurs types d’éléments sensibles au pH peuvent être utilisés pour former la couche pH et ont été répertoriés dans la littérature :
- les oxydes de métaux de transition : IrOx, RuOx, WOx, …,
- les polymères comme, par exemple, la polyaniline (PANI) et le polypyrrole (PPY)), et
- les membranes sélectives ioniques (ou « ISE » en anglais pour « Ion Selective Electrode »), et
- les molécules redox sensibles au pH telles que la quinone et l’anthraquinone.
La PANI existe avec une variété d’états d’oxydation qui sont à la fois sensibles au pH et au potentiel. Afin d’améliorer ses propriétés, l’ajout de nanomatériaux comme des nanotubes de carbone peut se révéler nécessaire [1] .
Les ISE présentent le désavantage de nécessiter des étapes d’activation et/ou de conditionnement. Il est à noter que la composition de la solution de conditionnement ainsi que le temps de conditionnement sont très critiques et impactes très fortement les propriétés de l’électrode sensible au pH ainsi élaborée et, de fait, celles du capteur pH, notamment en termes de sensibilité et de stabilité dans le temps [2] .
Parmi les matériaux sensibles au pH listés ci-dessus, l’oxyde d’iridium est particulièrement apprécié. En effet, il présente de nombreux avantages parmi lesquels une réponse linéaire, résistant aux environnements sévères et une faible résistivité. De plus, sa facilité de fabrication et sa biocompatibilité en font un excellent candidat pour des applications biomédicales.
Le principe de fonctionnement d’un capteur pH réside sur la formation de groupements hydroxyles insolubles à la surface de l’oxyde métallique en solution. Cette formation permet le déplacement des protons entre les groupements hydroxyles et des échanges avec les protons de la solution. En d’autres termes, les interactions entre la surface et le pH de la solution produisent un changement du potentiel de surface. En évidence, la réaction d’équilibre, causée par la sensibilité au pH d’un capteur à base d’oxyde d’iridium, est dépendante de la réaction d’échange électronique comme représentée par les équations ci-dessous qui impliquent les états d’oxydation 3 et 4 de l’iridium.
Trois possibles mécanismes sont impliqués dans cet équilibre :
Implantation des premiers ions légers S120 Epitaxie S130 30 nm Si Implantation des deuxièmes ions légers S140 Recuit de fracturation S160 Ions légers He H Energie (keV) 36 24 Dose (/cm²) 2 e 16 2 e 16 Température (°C) 500 500 Durée (min) 15 1 h
Il convient de noter que le fait d’utiliser une température d’épitaxie T ep plus élevée (500°C, cf. tableau 2 par rapport à 400°C, cf. tableau 1) conduit à une première dose D1 plus importante (2 e 16/cm² par rapport à 1,3 e 16/cm²) et à une deuxième dose D2 plus importante (2 e 16/cm² par rapport à 9 e 15/cm²).
Il convient aussi de noter qu’alors, la dose globale (He 36keV 2 e 16/cm² et H 24 keV 2 e 16/cm²) est supérieure à la dose appliquée de façon standard en cas d’une seule implantation d’ions légers. Pourtant, les défauts créés sont moins nombreux, notamment du fait que les ions hélium ne traversent pas la couche semiconductrice 40 transférée. Comme illustré sur la , la densité d’atomes déplacés est en effet moins importante lorsque ce sont des ions hydrogène qui sont implantés, par rapport à des ions hélium, cela même pour une dose d’implantation des ions hydrogène supérieure au double de la dose d’implantation des ions hélium.
En référence à la , le procédé comprend ensuite une étape S150 d’assemblage par collage du substrat receveur 20 et du substrat donneur 10 recouvert de la couche semi-conductrice 40 à transférer. Le substrat donneur 10 ayant été préalablement retourné, la couche semi-conductrice 40 à transférer est disposée entre les substrats receveur 20 et donneur 10, dans l’assemblage 1 formé.
Le substrat receveur 20 est un substrat comprenant de préférence une ou plusieurs couches de dispositifs électroniques 210.
Cette étape S150 d’assemblage, est effectuée en utilisant un procédé de collage classique, de préférence un procédé de collage par adhésion moléculaire, aussi appelé collage direct.
L’étape S150 d’assemblage est suivie d’une étape S160 de fracturation par recuit, dite aussi étape de recuit S160 de fracturation, du substrat donneur 10 suivant le plan fragile enterré 300. La température du recuit de fracturation est comprise dans une plage allant de 400°C à 600°C, et de préférence inférieure ou égale à 500°C. La durée du recuit de fracturation est de préférence comprise entre 30 minutes et 180 minutes.
A l’issue de cette étape S160 de fracturation par recuit, une portion 10b du substrat donneur 10 est séparée du substrat receveur 20 sur lequel est disposée la couche semiconductrice 40 transférée, ainsi qu’une couche résiduelle 10a issue du substrat donneur 10. Le transfert de la couche semiconductrice 40 est ainsi réalisé.
En référence à la , l’étape de fracturation S160 peut être suivie par une étape optionnelle de retrait S170 de la couche résiduelle 10a issue du substrat donneur 10 jusqu’à atteindre la couche semiconductrice 40. A l’issue de cette étape S170 de retrait de la couche résiduelle 10a, la structure semiconductrice finale 3, illustrée , est obtenue.
Les figures 4A à 4K représentent schématiquement un premier mode de réalisation particulier du procédé de transfert qui vient d’être décrit de façon générale.
Les figures 5A à 5M représentent schématiquement un deuxième mode de réalisation particulier du procédé de transfert.
Les étapes de fourniture S110 du substrat donneur 10, de première implantation S120, et de deuxième implantation S140, illustrées respectivement en et en , en et , et en et , sont telles que décrites précédemment, respectivement en relation avec la , la , et la .
De façon commune à ces deux modes de réalisation particuliers, l’étape d’épitaxie S130 comprend deux sous-étapes S130A et S130B pour former une couche semiconductrice 40 comprenant la sous-couche active 430 et la sous-couche d’arrêt de gravure 420 illustrées , ainsi que, deux étapes supplémentaires S170 (cf. et ) et S180 (cf. et ) réalisées après les étapes d’assemblage S150 (cf. et ) et de fracturation S160 (cf. et ) et visant à libérer la sous-couche active 430.
En référence à la (premier mode de réalisation) et à la (deuxième mode de réalisation), l’étape S130A consiste en la croissance par épitaxie de la sous-couche dite d’arrêt de gravure 420 à partir de la surface libre 11 du substrat donneur 10. La température d’épitaxie est par exemple de 500°C.
En référence à la (premier mode de réalisation) et à la (deuxième mode de réalisation), l’étape S130B consiste en la croissance par épitaxie de la sous-couche dite active 430 à partir de la sous-couche d’arrêt de gravure 420. Cette épitaxie S130B est de préférence effectuée à la même température d’épitaxie que l’épitaxie S130A de la sous-couche d’arrêt de gravure, soit ici 500°C.
En référence à la (premier mode de réalisation) et à la (deuxième mode de réalisation), le substrat receveur 20 présente, après l’étape de fracturation S160, une couche résiduelle 10a issue du substrat donneur 10 en surface de la sous-couche d’arrêt de gravure 420. L’étape S170 est alors une étape de retrait S170 de la couche résiduelle 10a issue du substrat donneur 10, par gravure de ladite couche résiduelle 10a sélectivement par rapport à la deuxième sous-couche d’arrêt de gravure 420. Cette gravure sélective est de préférence une gravure humide.
Un exemple de procédé de réalisation d’un dispositif microélectronique FET 100 selon un mode de réalisation particulier, correspondant à un dispositif FinFET, est décrit ci-dessous en lien avec les figures 1 à 6. Sur chacune de ces figures, la vue de gauche est une vue en coupe dans le plan (X,Z), et la vue de droite correspond à une vue en coupe selon l’axe AA’ visible sur la vue de gauche.
Dans l’exemple de réalisation décrit en lien avec ces figures, le dispositif 100 est réalisé à partir d’un substrat 102 de type bulk. Le substrat 102 est gravé depuis sa face supérieure de manière à former, sur cette face, une ou plusieurs portions de matériau temporaires 160 dont la forme et le volume correspondent à ceux souhaités pour former la zone active du dispositif 100. Sur la , trois portions de matériau temporaires 160 sont représentées.
En variante, le substrat 102 peut correspondre à un substrat SOI, c’est-à-dire comprenant une couche superficielle de silicium disposée sur une couche diélectrique enterrée comprenant par exemple du SiO 2 , la couche diélectrique enterrée étant disposée sur une couche support comprenant par exemple du silicium.
Une couche 112 de diélectrique de grille et une grille de commande électrostatique 110 sont ensuite réalisées et recouvrent plusieurs faces distinctes de chaque portion de matériau temporaire 160. Les flancs de la grille 110 sont recouverts par les espaceurs diélectriques 114. En outre, les portions 160 sont isolées électriquement par des régions d’isolation diélectriques 161 de type STI (« Shallow Trench Isolation » en anglais, ou tranchées d’isolation peu profondes) formées dans le substrat 104.
La grille de commande électrostatique 110 est par exemple réalisée par dépôt d’un ou plusieurs matériaux conducteurs sur la couche 112, par exemple un premier dépôt d’une fine couche de TiN (épaisseur par exemple égale à 3 nm) sur laquelle est empilée une couche de tungstène d’épaisseur par exemple égale à 200 nm. En variante, la grille 110 peut comporter un ou plusieurs matériaux différents du TiN et du W, comme par exemple du polysilicium dopé ou tout autre métal (Mo, etc.).
En outre, un matériau adapté à la réalisation des espaceurs diélectriques 114 correspond par exemple à du SiN, du SiCO ou du SiBCN. L’épaisseur de la couche déposée pour réaliser les espaceurs diélectriques 114 est par exemple comprise entre 5 nm et 15 nm.
Les portions 160 sont ensuite gravées de manière anisotrope afin de ne conserver que les parties de ces portions recouvertes par la grille 104 (voir ). Cette gravure est stoppée sur les régions d’isolation 161.
Un matériau diélectrique d’isolation 128, par exemple du SiO 2 , est ensuite déposé puis planarisé avec arrêt sur le masque dur (non visible sur les figures). Le matériau diélectrique d’isolation 128 est déposé avec une forte épaisseur, puis une planarisation est mise en œuvre jusqu’à atteindre le masque dur. Le masque dur est ensuite retiré par exemple par gravure humide, par exemple à l’aide d’une solution de H 3 PO 4 diluée et utilisée à une température de 110°C. La structure obtenue à ce stade du procédé est représentée sur la .
Des cavités 150 sont ensuite gravées dans le matériau diélectrique d’isolation 128 (voir ). Ces cavités 150 comprennent des parois latérales formées par les espaceurs diélectriques 114 et des portions restantes du matériau diélectrique d’isolation 128. Ces cavités 150 forment des emplacements pour la réalisation des régions de source et de drain du dispositif 100.
Les portions de matériau temporaires 160 sont ensuite gravées, puis une couche de semi-conducteur 120 est déposée (voir ). Des premières zones 122 de la couche de semi-conducteur 120 forment des portions semi-conductrices en forme d’ailettes disposées sur le substrat 102 et occupant les espaces formés par la gravure des parties restantes des portions temporaires 160 localisées sous la grille 110. Les deuxièmes zones 124 de la couche de semi-conducteur 120 recouvrent les parois des cavités 150.
La couche de semi-conducteur 120 comporte au moins un matériau semi-conducteur 2D, par exemple un dichalcogénure de métaux de transition tel que du MoS 2 , ou du WSe 2 , ou du WS 2 , ou du MoTe 2 . Il est également possible que le matériau de la couche de semi-conducteur 120 corresponde à de l’IGZO, de l’In 2 O 3 , de l’IWO, de l’ITO, ou un oxyde de semi-conducteur amorphe, ou tout autre matériau semi-conducteur adapté déposé par CVD, MOCVD ou ALD.
Les régions de source 116 et de drain 118 en forme d'ailettes sont ensuite réalisées dans les cavités 150 en déposant, dans l’exemple décrit, un ou plusieurs matériaux métalliques dans les cavités 150. Avant ce ou ces dépôts métalliques, il est possible de déposer une couche de graphène dans les cavités 150, ce ou ces métaux étant ensuite déposés sur la couche de graphène. Ces régions de source 116 et de drain 118, sur la , se retrouvent couplées électriquement aux premières zones 122 de la couche de semi-conducteur 120 par l’intermédiaire des deuxièmes zones 124 de la couche de semi-conducteur 120 qui s’étendent entre les régions de source 116 / drain 118 et les espaceurs diélectriques 114 ainsi que contre les autres parois des régions de source 116 / drain 118 localisées dans les cavités 150. Le matériau de ces régions déposé en dehors des cavités 150 est supprimé par la mise en œuvre d’une planarisation avec arrêt sur le matériau diélectrique d’isolation 128.
De manière avantageuse, les régions de source 116 / drain 118 comportent au moins un matériau métallique tel que de l’or, du palladium, du TiN, du W, du Ni, etc. Selon un exemple de réalisation, chacune des régions de source 116 / drain 118 comporte une couche de TiN sur laquelle est formée une portion de tungstène. Différents métaux peuvent être utilisés pour former les régions 116, 118 afin de favoriser de faibles résistances de contact, comme par exemple : S, Bi, Sn, Pd, Ru, Cu, Ni, Ti, TiN, W, Au, etc. Ces matériaux peuvent aussi être modifiés ultérieurement (pour améliorer leur propriétés), par une étape de dopage par exemple. Le dispositif 100 obtenu est visible sur la .
Dans l’exemple de réalisation précédemment décrit, la couche de semi-conducteur 120 est telle que l’espace précédemment occupé par la ou les portions temporaires 160 est totalement rempli par le matériau de la couche de semi-conducteur 120. En variante, il est possible que la couche de semi-conducteur 120 ne remplisse pas complètement le ou les espaces précédemment occupés par la ou les portions temporaires 160. Dans ce cas, après le dépôt de la couche de semi-conducteur 120, le ou les espaces restants sont remplis par du matériau diélectrique de manière à former une ou plusieurs portions diélectriques 126 (visibles sur l’exemple de la décrit ci-dessous) entourées par la première zone 122 de la couche de semi-conducteur 120. Pour former cette ou ces portions 126, une ou plusieurs couches diélectriques, comprenant par exemple de l’Al 2 O 3 (ou du HfO 2 ) et/ou du SiO 2 (ou un diélectrique low-k, ou à faible permittivité diélectrique), sont déposées puis gravées de manière isotrope afin de ne conserver que des portions 126 localisées dans les espaces restants.
Selon une autre variante, le substrat 102 peut être de type semi-conducteur sur isolant, par exemple SOI. Les portions temporaires 160 sont dans ce cas réalisées à partir de la couche superficielle de semi-conducteur du substrat 102. Les étapes mises en œuvre pour réaliser le dispositif 100 sont similaires à celles précédemment décrites en lien avec les figures 1 à 6 (excepté les régions d’isolation 161 qui n’ont pas à être réalisées dans cette variante). Le dispositif 100 obtenu selon cette variante de réalisation est visible sur la .
Par exemple, les zones actives de tout ou partie des transistors de commutation peuvent être entourées par des deuxièmes et/ou troisièmes régions d’isolation, par exemple par des tranchées d’isolation profondes.
Plus généralement, les zones actives de tout ou partie des transistors d’une cellule de transistors selon un mode de réalisation peuvent être partiellement ou entièrement entourées par des deuxièmes et/ou troisièmes régions d’isolation.