Mathieu Luisier: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021

NameHerr Prof. Dr. Mathieu Luisier
LehrgebietRechnergestützte Modellierung von Nanostrukturen
Adresse
Institut für Integrierte Systeme
ETH Zürich, ETZ J 82
Gloriastrasse 35
8092 Zürich
SWITZERLAND
Auszeichnung: Die Goldene Eule
Telefon+41 44 632 53 33
E-Mailmluisier@iis.ee.ethz.ch
DepartementInformationstechnologie und Elektrotechnik
BeziehungOrdentlicher Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
227-0085-41LProjekte & Seminare: Basic Memory Design Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc.

Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.
3 KP3PM. Luisier
KurzbeschreibungDer Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
LernzielSpeicher sind wichtige Komponenten in allen modernen elektronischen Geräten (Beispiele: Computer, Smartphone, Tablet). Je nach Spezialisierungsrichtung und Aufgabenbereich betrachtet ein Ingenieur den Speicher aus unterschiedlichen Perspektiven. Dieses P&S gibt einen Überblick dieser verschiedenen Perspektiven und zeigt die Zusammenhänge auf. Da es diese verschiedenen Perspektiven nicht nur für Speicher sondern generell für alle integrierten Schaltungen gibt, wird dieses P&S dir helfen, weiteres spezialisiertes Wissen in einen breiteren Kontext einzuordnen. Während des Praktikums wirst du mit verschiedenen Simulationsprogrammen arbeiten. Darunter sind hoch entwickelte Programme, die von Ingenieuren in Forschung und Entwicklung eingesetzt werden. Du lernst also professionelle Software kennen, und im Rahmen von Simulationen (Praktikum Teil) und Gruppenarbeit/Vorträgen (Seminar Teil) erarbeitest du Grundwissen, das du später in spezialisierten Vorlesungen vertiefen kannst.

Entsprechend den verschiedenen Perspektiven besteht das P&S "Basic Memory Design" aus drei etwa gleich langen Teilen:

1. System Design: In diesem Teil lernst du verschiedene aktuellen Speichertypen aus der Sicht des System-Entwicklers kennen. Was können sie? Wie werden sie in Schaltungen eingebaut um ein Speichersystem zu erhalten, das die richtige Grösse und Geschwindigkeit bei akzeptierbarem Energieverbrauch bietet? Mit einem einfachen Cache-Simulator wird der Einfluss von Design Parametern in einer Speicher Hierarchie untersucht. Im Seminar-Teil werden die Teilnehmer in kleinen Gruppen spezifische Speichertypen studieren und diese mit den P&S Partnern im Rahmen eines Referats diskutieren.

2. Circuit Design: In diesem Teil lernst du die Speicher als elektronische Schaltung kennen. Wie müssen Transistoren verschaltet werden um Daten schreiben, speichern und wieder auslesen zu können? Wie sollen diese Transistoren dimensioniert werden, um die gewünschte Geschwindigkeit oder Energieeffizienz zu erreichen? Mit Simulationen wirst Du erleben, wie der Ingenieur solche Schaltungen untersucht und optimiert.

3. Physical Design: Dieser Teil geht noch tiefer. Millionen von Transistoren auf einem kleinen Silizium Plättchen bilden einen modernen Speicher Chip. Wie werden die Speicherzellen auf dem Chip hergestellt? Wie sieht eine Speicherzelle aus? Wie wird die Speicherzelle optimiert? Du lernst mit Hilfe moderner Simulationswerkzeuge die Entwurfspraktiken kennen,
die heutzutage in der Entwicklung angewendet werden. Ausserdem lernst du die Methoden und Technologien kennen, mit denen moderne integrierte Schaltungen hergestellt werden.


Das Seminar wir erst ab 12 Teilnehmern durchgeführt! Die Anmeldung verpflichtet zur Kursteilnahme.
227-0159-00LSemiconductor Devices: Quantum Transport at the Nanoscale Information 6 KP2V + 2UM. Luisier, A. Emboras
KurzbeschreibungThis class offers an introduction into quantum transport theory, a rigorous approach to electron transport at the nanoscale. It covers different topics such as bandstructure, Wave Function and Non-equilibrium Green's Function formalisms, and electron interactions with their environment. Matlab exercises accompany the lectures where students learn how to develop their own transport simulator.
LernzielThe continuous scaling of electronic devices has given rise to structures whose dimensions do not exceed a few atomic layers. At this size, electrons do not behave as particle any more, but as propagating waves and the classical representation of electron transport as the sum of drift-diffusion processes fails. The purpose of this class is to explore and understand the displacement of electrons through nanoscale device structures based on state-of-the-art quantum transport methods and to get familiar with the underlying equations by developing his own nanoelectronic device simulator.
InhaltThe following topics will be addressed:
- Introduction to quantum transport modeling
- Bandstructure representation and effective mass approximation
- Open vs closed boundary conditions to the Schrödinger equation
- Comparison of the Wave Function and Non-equilibrium Green's Function formalisms as solution to the Schrödinger equation
- Self-consistent Schödinger-Poisson simulations
- Quantum transport simulations of resonant tunneling diodes and quantum well nano-transistors
- Top-of-the-barrier simulation approach to nano-transistor
- Electron interactions with their environment (phonon, roughness, impurity,...)
- Multi-band transport models
SkriptLecture slides are distributed every week and can be found at
https://iis-students.ee.ethz.ch/lectures/quantum-transport-in-nanoscale-devices/
LiteraturRecommended textbook: "Electronic Transport in Mesoscopic Systems", Supriyo Datta, Cambridge Studies in Semiconductor Physics and Microelectronic Engineering, 1997
Voraussetzungen / BesonderesBasic knowledge of semiconductor device physics and quantum mechanics
227-0622-00LThermal Modeling: From Semiconductor to Medical Devices and Personalized Therapy Planning4 KP2V + 1UE. Neufeld, M. Luisier
KurzbeschreibungThe course introduces computational techniques to model electromagnetic heating across many orders of magnitudes, from the atomic to the macroscopic scale. Both desired and undesired thermal effects will be covered, e.g. thermal cancer therapies based on tissue heating or Joule heating in semiconductor devices. A wide range of simulation approaches and numerical methods will be introduced.
LernzielDuring this course the students will:

- learn the physics governing and computational models describing electromagnetic-induced heating;

- get familiar with computational simulation techniques across a wide range of spatial scales, incl. methods to simulate in vivo heating, considering thermoregulation and perfusion, or quantum mechanical approaches considering heat at the level of atomic vibrations;

- implement and apply simulation techniques within a state-of-the-art open-source simulation platform for computational life sciences, as well as a framework for computer-aided design of semiconductor devices;

- learn about remaining challenges in this field
InhaltThe following topics will be discussed during the semester:

- Introduction about electromagnetic heating (from its historical perspective to its application in biology);

- Microscopic/Macroscopic thermal transport (governing equations, numerical methods, examples);

- Numerical algorithms and their implementation in python and/or C++, parallelisation approaches, and high performance computing solutions;

- Practical examples: thermal therapy planning with Sim4Life and technology computer aided design with OMEN;

- Model verification and validation.
SkriptLecture slides are distributed every week and can be found at
https://iis-students.ee.ethz.ch/lectures/thermal-modeling/
Voraussetzungen / BesonderesThe course requires an open attitude towards interdisciplinarity, basic python scripting and C++ coding skills, undergraduate entry-level familiarity with electric & magnetic fields/forces, differential equations, calculus, and basic knowledge of biology and quantum mechanics.