電子科技大學光電科學與工程學院劉富才教授團隊在全球頂級學術期刊Science《科學》上以First Release形式在線發表了題為“Developing fatigue-resistant ferroelectrics using interlayer sliding switching”最新研究成果。
電子科技大學為第一完成單位,劉富才教授為共同通訊作者,光電科學與工程學院的博士生卞仁吉、潘二和李澤芬為共同第一作者;重要合作參與者,中國科學院寧波材料技術與工程研究所鐘志誠研究員、復旦大學李文武教授為共同通訊作者。該研究在材料表征方面得到電子科技大學分析測試中心的大力支持。
該研究依據新穎的二維滑移鐵電機制,提出一種性能優異的抗疲勞鐵電體系,為解決鐵電材料領域長期存在的疲勞問題提供了一種全新途徑,有望推動鐵電存儲及類腦智能器件方面應用。
圖1 傳統鐵電和新型滑移鐵電的疲勞特性對比示意圖
近年來,大數據、人工智能等新興技術的飛速發展,使得人們對算力的需求激增,而傳統芯片采用馮諾依曼架構,其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。構筑存算一體架構的類腦智能芯片被認為是應對當前問題和挑戰的有效解決途徑。鐵電材料具有可通過外場進行調控的自發極化,被認為是實現類腦智能器件和存算一體架構的理想材料體系。實現穩鍵可重復的“讀”和“寫”循環操作是鐵電器件應用的必要前提。然而,鐵電材料在經歷反復極化切換后,極化只能實現部分翻轉,導致鐵電材料失效,即鐵電疲勞。這是因為當鐵電材料在外場循環加載過程中,電極化翻轉的同時伴隨了缺陷電荷的遷移。在外場長時加載下缺陷會進一步聚集成團簇,而缺陷團簇對鐵電疇有強烈的釘扎效應,使得鐵電疇的移動活性被限制。一旦疇界被釘扎住,極化就難以翻轉,進而導致鐵電器件疲勞失效(圖1A)。雖然這一問題早在1953年就已被研究者發現報道,但至今鐵電材料的疲勞問題仍未得到有效的解決。
圖2 滑移鐵電體耐疲勞特性表征
針對這一問題,劉富才教授研究團隊發現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生整體滑移,同時層間發生電荷轉移,進而實現面外極化翻轉(圖1B)。器件表征結果顯示滑移鐵電器件在經歷高達百萬次的疲勞測試后,器件的轉移特性曲線、動態及靜態電學輸運曲線幾乎不發生變化。這一結果充分證明滑移鐵電器件的優異的抗疲勞特征(圖2)??绯叨仍幽M計算表明,相比于常規鐵電材料,在很小電場作用下滑移鐵電即可通過層間滑移實現極化翻轉,如此小的電場不足以造成帶電缺陷遷移。此外,由于二維材料的范德華層狀結構,缺陷難以跨越層間進行移動,也更加難以聚集,因此不會產生鐵電疲勞。該項研究成果為解決鐵電材料疲勞問題提供了理想解決方案,也為鐵電材料在非易失性存儲器、存算一體器件及類腦計算芯片等新穎器件中的應用提供了具有競爭潛力的選擇。
團隊合影(從左至右分別為潘二 卞仁吉 劉富才 李澤芬)
該研究得到了國家自然科學基金,國家重點研發計劃,四川省科技計劃等項目的大力支持。