助力AI和量子計算發(fā)展的未來之星

鐵電半導(dǎo)體是連接主流計算與下一代架構(gòu)之間的有力技術(shù)競爭者，目前密歇根大學(xué)的一個團(tuán)隊已經(jīng)將其制成了只有5納米厚，大約是50個原子的厚度。

這將鐵電技術(shù)與計算機(jī)和智能手機(jī)中使用的傳統(tǒng)零部件相結(jié)合，以及擴(kuò)大人工智能和傳感能力鋪平了道路。它們還可以實現(xiàn)無電池供電設(shè)備，這對物聯(lián)網(wǎng)（IoT）至關(guān)重要，物聯(lián)網(wǎng)可為智能家居提供動力，識別工業(yè)系統(tǒng)的問題，提醒人們安全風(fēng)險等。

“這將幫助制造出可與主流半導(dǎo)體集成的具有超高效、超低功耗器件，”美國大學(xué)電機(jī)與計算機(jī)工程教授Zetian Mi表示?！斑@對未來的人工智能和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)設(shè)備來說至關(guān)重要?！?/p>

鐵電半導(dǎo)體非常與眾不同，因為它們可以維持電極化，就像磁力的電版本。但與冰箱磁鐵不同，它們可以切換哪一端是正極，哪一端是負(fù)極。這一特性適用于多種方式，包括感知光和聲學(xué)振動，以及獲取能量。

Mi表示：“這些鐵電器件可以自供電。他們可以收獲環(huán)境能量，這令人感到興奮。”

它們也提供了存儲和處理經(jīng)典信息和量子信息的不同方式。例如，在計算中，兩個電極化態(tài)可以作為一和零。這種計算方式還可以模擬神經(jīng)元之間的連接，從而在大腦中實現(xiàn)記憶存儲和信息處理。這種被稱為神經(jīng)形態(tài)計算的架構(gòu)非常適合支持通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的AI算法。

以電極化方式存儲能量所消耗的能量比RAM中的電容器還少，后者會不斷消耗電力或丟失存儲的數(shù)據(jù)，前者甚至可能比SSD更耐用。這種存儲器可以實現(xiàn)更密集地封裝，增加容量，并且對惡劣環(huán)境（包括極端溫度、濕度和輻射）具有更強(qiáng)適應(yīng)性。

Mi的團(tuán)隊此前在一種摻有鈧的氮化鋁制成的半導(dǎo)體中展示了鐵電行為，鈧是一種有時用于在具有特殊性能要求的自行車和戰(zhàn)斗機(jī)中強(qiáng)化鋁的金屬。然而，為了將其應(yīng)用于現(xiàn)代計算設(shè)備中，則需要將他們制成厚度小于10納米的薄膜，大約100個原子的厚度。

他們使用了一種被稱為分子束外延的技術(shù)實現(xiàn)了這一點(diǎn)，這是一種制造半導(dǎo)體晶體的方法，用來驅(qū)動CD和DVD播放機(jī)中的激光器。在一臺機(jī)器中，他們能夠放置一塊5納米厚的晶體，這是有史以來可實現(xiàn)的最小厚度。他們通過精確控制鐵電半導(dǎo)體中的每一層原子，以及最小化原子表面的損失來實現(xiàn)這一厚度。

“通過減小厚度，也表明了我們很有可能可以降低工作電壓，”電氣和計算機(jī)工程研究科學(xué)家Ding Wang表示，“這意味著我們可以減小器件的尺寸，并降低運(yùn)行期間的功耗?！?/p>

此外，納米制造提高了研究人員研究該材料基本特性的能力，發(fā)現(xiàn)了其在小尺寸下的性能極限，并可能因其具有的不同尋常的光學(xué)和聲學(xué)特性而為其在量子技術(shù)中的應(yīng)用開辟了道路。

“達(dá)到這一厚度，我們可以真正探索微小尺寸下的物理相互作用，”密歇根大學(xué)電機(jī)和計算機(jī)工程研究科學(xué)家Ping Wang表示，“這將有助于我們開發(fā)未來的量子系統(tǒng)和量子器件?！?/p>

審核編輯 ：李倩