Dans nos études sur les dispositifs de puissance SiC, l'analyse des performances électriques sur les diodes doit prendre en compte l'impact des défauts dans le matériau au niveau de l'épitaxie et du substrat.
Dans un premier temps, le travail de thèse consistera à mettre en place des outils dédiés à nos besoins dans l’équipe SiC. Le cahier des charges de ces outils a d’ailleurs déjà été établi dans le cadre du stage actuellement en cours au sein du laboratoire LAPS. Ces outils d’IA vont pouvoir être entrainés sur des jeux de données déjà existants (lots diode SiC : avec data électriques, mappings de défauts) et compléter les analyses précédemment réalisées en « manuel ».
Dans un second temps l’utilisation des outils développés sera appliquée aux nouveaux lots fabriqués et caractérisés. L’éventail de données sera alors complété en considérant des nouvelles architectures de composants (diodes ET MOSFET de puissance), des nouvelles caractérisations des matériaux (carac. défauts issus d’autres outils en cours d’installation au Leti, voire avec des collaborateurs extérieurs : cf Ligne Pilot WBG, cf Soitec), des nouvelles entrées (images de défectivité, obtenues durant la fabrication des composants).
Notons que la démarche s'applique i) dans le cas de la puissance aux autres matériaux (GaN, diamant, Ga2O3...), ii) aussi potentiellement à toute filière de composants sur semiconducteur (mémoire, transistor, photonique, quantique...).