據(jù)了解,近年來大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的飛速發(fā)展,使得人們對算力的需求激增。傳統(tǒng)芯片存儲單元與計算單元的分離,從根本上限制了芯片計算速度和能效的進一步提升。構(gòu)筑存算一體架構(gòu)的類腦智能芯片被認為是應(yīng)對當(dāng)前問題的有效解決途徑。
沙巴体育官网登录該科研成果7日在國際學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》(Science)發(fā)表。電子科技大學(xué)為第一完成單位,電子科技大學(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)院教授劉富才為共同通訊作者。
鐵電材料被認為是實現(xiàn)類腦智能器件和存算一體架構(gòu)的理想材料體系。然而鐵電材料在經(jīng)歷反復(fù)極化切換后,極化只能實現(xiàn)部分翻轉(zhuǎn),導(dǎo)致鐵電材料失效,即鐵電疲勞。雖然這一問題早在1953年就已被研究者發(fā)現(xiàn),但至今未得到有效解決。
針對這一問題,劉富才教授研究團隊發(fā)現(xiàn)新型的滑移鐵電體具有天然的耐疲勞特性。這是因為滑移鐵電機制與傳統(tǒng)鐵電材料的離子位移機制有明顯的不同,在電場的作用下,范德華層狀材料的層與層之間會產(chǎn)生整體滑移,同時層間發(fā)生電荷轉(zhuǎn)移,進而實現(xiàn)面外極化翻轉(zhuǎn)。
器件表征結(jié)果顯示,滑移鐵電器件在經(jīng)歷高達百萬次的疲勞測試后,器件的轉(zhuǎn)移特性曲線、動態(tài)及靜態(tài)電學(xué)輸運曲線幾乎不發(fā)生變化。這一結(jié)果充分證明滑移鐵電器件優(yōu)異的抗疲勞特征。
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