突破性材料：為AI加速並節能的新契機

研究人員最近發現，一種名為「初始鐵電性」的材料特性，可能徹底改變電腦記憶體的運作方式，並為超低功耗裝置開闢新道路。這種獨特的電晶體能夠根據溫度改變其行為，使其不僅適用於傳統記憶體，還能應用於模仿大腦能源效率的神經形態計算。透過使用鈦酸鍶薄膜，研究人員意外發現了類似鐵電性的特性，這為先進電子技術帶來了新的可能性。

賓州州立大學的科學家們利用「初始鐵電性」開發出一種新型電腦記憶體。這項突破性技術有望讓電子裝置在極端環境（如外太空）中穩定運作，同時大幅降低能源消耗。這項研究發表在《自然通訊》期刊上，聚焦於二維場效電晶體（FETs）。這些微小的電子元件使用超薄材料層來控制電訊號，並具有類似鐵電性的特性，能在外部電場作用下切換導電方向，這對運算技術至關重要。

現代運算，尤其是人工智慧驅動的任務（如影象識別），面臨的最大挑戰之一就是傳統系統的高能耗。新型鐵電電晶體所需的能源大幅減少，為未來的運算技術提供了更永續且高效的替代方案。研究共同作者、工程科學與力學博士生Harikrishnan Ravichandran表示：「AI加速器以高能耗著稱，而我們的裝置不僅切換速度快，還能大幅降低能源消耗，為更快、更環保的運算技術鋪路。」

「初始鐵電性」是FETs中一個曾被忽視的特性，它可能是這些更快、更永續裝置的關鍵。這種特性指的是材料顯示出暫時、分散的極化現象，意味著部分材料可以像微小偶極子一樣切換電荷，但在正常條件下不會進入穩定狀態。研究主要作者Dipanjan Sen解釋：「這就像一種材料具有成為鐵電體的潛力，但需要一點推動力。在室溫下，它沒有穩定的鐵電秩序，而是存在著分散的極化區域，這使其結構比傳統鐵電材料更具靈活性。」

研究團隊發現，在低溫條件下，初始鐵電性會變得更像傳統鐵電性。Ravichandran指出，這些裝置在不同溫度範圍內表現出獨特行為，顯示出可能啟發新應用的靈活性。研究通訊作者Saptarshi Das表示：「這項研究的主要目標是探索初始鐵電性是否真的有用，儘管它通常被視為導致記憶保留時間短的缺點。在低溫條件下，這種材料表現出適合記憶體應用的傳統鐵電行為，但在室溫下，它則展現出鬆弛特性。」

鬆弛特性指的是更無序、短程的極化反應，這與傳統鐵電體的穩定、長程秩序形成對比。研究人員認為，這種特性在室溫下的不穩定性並非缺點，反而在神經形態計算中具有潛力。神經形態計算旨在模仿人類大腦處理資訊的方式，並比傳統電腦消耗更少的能源。研究共同作者Mayukh Das表示：「這些裝置就像神經元一樣，模仿生物神經行為。我們進行了一項分類任務，將3x3畫素影象輸入三個人造神經元，裝置成功將每張影象分類。這種學習方法最終可用於影象識別、分類或模式識別，並且在室溫下運作，進一步降低能源成本。」

研究團隊與明尼蘇達大學合作，透過在基板上沉積原子層來製作薄膜。這些由鈦酸鍶製成的薄膜與二維材料二硫化鉬結合，展現出意想不到的鐵電特性。研究人員指出，鈦酸鍶通常是非鐵電材料，但在自由態的奈米膜中，它表現出極化秩序，特別是在極低溫條件下。此外，鈦酸鍶薄膜也是一種鈣鈦礦材料，這類材料以其卓越的電子特性而聞名。

研究人員表示，未來的研究將著重於解決可擴充套件性和商業可行性等挑戰，並探索其他潛在材料。Dipanjan Sen強調：「目前這項技術仍處於研發階段，要將這些材料完美整合到智慧手機或筆記型電腦等日常裝置中還需要時間。我們也在研究其他材料，如鈦酸鋇，以發掘其潛力。無論在材料還是裝置應用方面，成長的機會都非常巨大。」

這項研究由美國國家科學基金會和陸軍研究辦公室支援，並由來自賓州州立大學和明尼蘇達大學的多位研究人員共同完成。