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科技工作者之家 2020-02-27
来源:中科院物理所
随着人类社会数据量的急剧增加以及数据类型复杂程度的提高,类似于人脑的神经网络型信息处理模式效率将会明显优于传统架构计算机。开发符合神经形态计算特性的电子器件进而构建大规模人工神经网络,通过模仿人脑工作方式进行类脑计算,被认为是解决目前算力瓶颈的潜力方案,相关研究已成为未来信息科技发展的一个重要方向。
中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心光物理重点实验室金奎娟研究员和杨国桢院士领导的L03组致力于激光分子束外延方法制备功能氧化物外延膜及其物性调控的研究。该课题组葛琛副研究员围绕氧化物界面极化场调控的基本科学问题,探索开展了基于功能氧化物薄膜界面工程的类脑器件研究(Adv. Mater. 30, 1801548 (2018); Adv. Mater. 31, 1900379 (2019); Adv. Funct. Mater. 29, 1902702 (2019); Nano Energy 67, 104268 (2020)),最近通过精确控制氧化物超薄膜铁电极化畴翻转过程设计实现了高性能人工突触器件。铁电隧穿结物理机制的清晰理解对设计高性能人工突触是至关重要的。铁电隧道结是一种将铁电性与量子隧穿效应相结合的信息器件,由铁电超薄膜和两种金属电极组成三明治结构,形成可被铁电极化方向调制的势垒,从而实现高低阻态之间的转变。但是,近几年的研究表明铁电隧穿结的电阻开关效应可能还存在离子迁移的贡献。针对此争议,我们使用激光分子束外延技术生长了7 u.c.厚的BaTiO3超薄外延膜,成功制备了铁电隧穿结。通过与顺电性SrTiO3体系的对比实验,我们阐明存在氧空位的铁电超薄膜对开关比有重要的贡献,解决了该领域长期存在的争议,在此基础上设计了目前开关比最大的铁电隧穿结。最近铁电隧穿结综述文章(Advanced Materials 1904123 (2019))总结了近十年来该领域所有重要工作的开关比,显示我们器件的开关比性能最佳。该工作发表在Cell综合类子刊iScience 16, 368 (2019)。
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来源:cas-iop 中科院物理所
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