An artificial neural network based nanoscale device modeling approach and tfet implemantation

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ABDURRAHMAN ÖZGÜR POLAT

Danışman: Mutlu Avcı

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Alan Etkili Metal Oksit Yarıiletken Transistörler (Metal Oxide Semicondoctor Field Effect Transistor- MOSFET), telekomünikasyonda, analog mikro elektronikte, düşük-güç taşınabilir cihazlarda, optik elektroniğinde ve diğer teknolojik alanlarda baskın rol oynamaktadır. Yarıiletken Topluluğu Yol haritasında anaakım MOSFET teknolojisine, uzun vadede daha ekonomik ve fiziksel sınırlandırmalardan arınmış alternatif yollar aranmaktadır. Alan Etkili Tünel Transistör (TFET), Uluslararası Yarıiletken Teknoloji Yol haritasında en önemli alternatiflerinden biridir. Cihazlarda boyutlar küçülürken kuantum mekanik etkiler artmaktadır. Küçülen cihazlar ile daha gerçekçi cihaz modelleri için kuantum etkileri dahil edilmelidir. Ancak dahil edilen kuantum etkileri aşırı işlem yükü getirmektedir. Bu durumda, gerçekçi cihaz modelleri ile aşırı işlem yükü arasında dengeleme gerekmektedir. Bu çalışmada, Hamiltonyanı oluşturmak için daha az işlem gerektiren sıkı bağ metodu kullanılmıştır. Çok katmanlı cihazlar için yapay sinir ağı tabanlı daha etkin metod ile cihaz karakteristiğe oldukça yakınsayan TFET modeli geliştirilmiştir. Gelecek çalışmalarda, model radyasyon kuvvetlendirilmiş cihazların modellerinde kullanılabilmek üzere radyasyon etkilerinin de ilave edilmesi gerekmektedir.