让存储芯片无限次擦写四川科学家借力AI开发出耐疲劳铁电材料

2024-06-19 22:04:07 用户:雷琳
让存储芯片无限次擦写!四川科学家借力AI开发出“耐疲劳铁电材料”

川观新闻

2024-06-19 21:14发布于四川四川日报社川观新闻官方账号

川观新闻记者 文露敏这一次,中国科学家走在了世界前列。日前,电子科技大学光电科学与工程学院刘富才教授团队联合复旦大学、中国科学院宁波材料所在国际知名学术期刊《Science》(下称《科学》)上发表最新研究成果,开发出“耐疲劳铁电材料”,在全球范围内率先攻克了困扰领域内70多年的铁电材料疲劳问题。研究在线发表于《科学》。受访者供图2023年7月,习近平总书记来川视察时指出,四川要完善科技创新体系,积极对接国家战略科技力量和资源,优化完善创新资源布局,努力攻克一批关键核心技术,着力打造西部地区创新高地。近年来,四川高质量基础研究成果接连涌现,培育发展新质生产力动能强劲。“耐疲劳铁电材料”研究突破是四川不断向“新”,夯实科技创新基础的缩影。这项研究将带来哪些“新”动力?背后又有什么故事?刘富才团队。受访者供图率先攻克领域内难题与国际顶尖团队“同台竞技”走进电子科技大学纳米光电子学实验室,首先映入眼帘的是一个大手套箱,箱身两边整齐排列着两排黑色长手套。箱里充斥着惰性气体,为器件的组装和转移提供了良好的惰性环境。登上国际知名学术期刊的研究成果,就在这里诞生。基于二维滑移铁电机制,四川科学家在国际上率先为解决铁电材料的疲劳问题提供了新策略。铁电材料是指具有铁电效应的一类材料,并且具有独特的电、光、力、声和热学等性能,广泛应用于各种功能器件。“包括计算机的存储设备、服务于人工智能的类脑器件等。”刘富才举例。之所以成为存算一体、类脑智能等场景的“香饽饽”,是因为铁电材料具备独特的“内极化场”,可以通过外部电场等刺激调控来改变,发生极化翻转,正好能够对应计算和存储“0”“1”乃至“0”与“1”之间的各种中间态。然而,在电场下,铁电材料内部的极化翻转就如同涌上海岸的“海浪”,裹挟着的“石子”和“沙子”等缺陷会逐渐移动并聚集,久而久之就会聚集成缺陷团簇,最终导致铁电材料性能衰减,引发器件失效故障。“这会限制存储芯片读写的稳健性,使用寿命也会相应缩减。”刘富才以具体应用举例。上世纪50年代以来,铁电材料的疲劳问题就是科学界关注的焦点。此次,刘富才和合作者提出的“中国方案”,核心是一种二维滑移结构,就像两张叠起来的“纸”,厚度只有两个原子层,但其中的空隙正好限制了缺陷的移动。以此为基础制备的存储芯片,理论上可以实现无限次数的擦写,由于没有读写次数限制,能够大幅提升芯片器件的可靠性、耐久性,同时有效降低成本,有望推动铁电存储及类脑智能器件方面应用,助力培育发展新质生产力。文章刊发时是一个凌晨。刘富才惊讶地发现,美国的一支科研团队也针对同样的问题发表了类似的解决方案,只是采用了不同的体系。“我们的投稿时间比他们早了两个月!”在刘富才看来,这充分说明,中国具备与国际顶级科研团队“同台竞技”的实力和底气。这项成果也得到了《科学》编辑和审稿专家的认可。在评审意见中,一位审稿专家表示:“显然,滑移铁电中极化翻转的势垒远小于缺陷迁移势垒。”另一位审稿专家则表示,通过滑移铁电机制来解决铁电疲劳问题“非常巧妙”。日复一日的“拓荒”对“偶然”的创新思考带来的“必然”突破“成果的取得,归功于对科学锲而不舍地求真。”刘富才提到一次“偶然”——2021年10月,他发现,层状材料层与层之间会产生整体滑移,“当时的想法是,滑移产生的机械摩擦,可能带来更大的不稳定性,我们决定用实验来验证。”出乎意料的是,实验得出了完全相反的结果。从第一次电场翻转极化循环到数百万次循环,电滞回线基本重合,铁电极化并没有发生衰减。这也意味着,他们给出了解决铁电材料疲劳问题的理想方案。成果固然可喜,但刘富才清醒地认识到,科学研究单凭“偶然”是行不通的:“这是一个慢慢积累、发现的过程,就像是‘拓荒’,不知道什么时候能收获。”2012年,刘富才叩开“低维铁电材料”的大门,在铁电元件的小型化、集成化及如何突破尺寸效应、表面效应制约等方面不断探究。“求新”是刘富才对待科研的原则,他坚持从另一个角度来看待传统问题,不断提出更好的解决方案。凝炼成几页纸的成果,发表背后是近30人的团队,两年多的时间,在实验室里一次次地优化工艺、进行试验,反反复复论证、修改。值得一提的是,在合作者的支持下,本次研究还依靠AI模拟大规模数十万原子体系在循环电场下的运动,计算出预测结果,最终论证了相关机制。读书的时候,刘富才看到,铁电材料的疲劳特性频繁出现在国内外各种文献之中。而如今,在攻克这一问题的“史书”上,有了中国人崭露头角的一页。该研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、四川省科技计划等项目的大力支持。“‘耐疲劳铁电材料’可以应用于高性能存算一体器件和芯片,也为类脑智能架构芯片的研制提供了理想材料体系。”大唐恩智浦半导体首席执行官刘涛对新成果感到振奋。他说,当下火热的人工智能,正需要存算一体技术突破算力瓶颈,而“耐疲劳铁电材料”可以作为“神助攻”,提升服务器的存储量级,非常期待这项科研成果尽快实现产业化应用。“下一步,我们要面向应用,让成果加快从实验室走向生产线。”刘富才和团队成员表示。查看原图 62K

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