纳米级铁电半导体可以在手机上为人工智能和后摩尔定律计算提供动力-1纳米之后的半导体工艺是什么样的

纳米级铁电半导体可以在手机上为人工智能和后摩尔定律计算提供动力-1纳米之后的半导体工艺是什么样的

(a) 在Mo模板上生长的5 nm厚的ScAlN的横截面HAADF-STEM图像。(b)和(c)从(a)中标记的Mo(b)和ScAlN(c)区域捕获的纳米束电子衍射图。(d) 显示ScAlN层厚度的放大HAADF-STEM图像。(e) wz-ScAlN和bcc-Mo之间外延关系示意图。(f) ITO/ScAlN/Mo电容器的EDS元件图

铁电半导体是将主流计算与下一代架构连接起来的竞争者,现在密歇根大学的一个团队已经将其制成了5纳米厚——大约50个原子。

这为将铁电技术与计算机和智能手机中使用的传统组件相结合,扩大人工智能和传感能力铺平了道路。它们还可以实现无电池设备,这对物联网(IoT)至关重要,物联网为智能家居提供动力,识别工业系统的问题,提醒人们安全风险等。

“这将允许实现与主流半导体的超高效,超低功耗,完全集成的设备,”UM电气和计算机工程教授,该研究的共同通讯作者Zetian Mi说。“这对于未来的人工智能和物联网相关设备非常重要。

铁电半导体从其他半导体中脱颖而出,因为它们可以维持极化,就像磁性的电版本一样。但与冰箱磁铁不同的是,它们可以切换哪一端是正极,哪一端是负极。此属性可以以多种方式使用,包括感测光和声学振动,以及收集它们以获取能量。

“这些铁电器件可以自供电,”Mi说。“他们可以收集环境能量,这非常令人兴奋。

它们提供了一种存储和处理经典和量子信息的不同方式。例如,两个极化状态可以作为计算中的一和零。这种计算方式还可以模拟神经元之间的连接,从而实现大脑中的记忆存储和信息处理。这种架构被称为神经形态计算,非常适合支持通过神经网络处理信息的 AI 算法。

将能量存储为极化比RAM中的电容器需要更少的能量,RAM中的电容器不断消耗电力或丢失它们存储的数据,甚至可能比SSD更耐用。这种存储器可以更密集地包装,增加容量,并且对恶劣环境(包括极端温度,湿度和辐射)更加强大。

Mi的团队之前已经在由氮化铝制成的半导体中展示了铁电行为,该半导体掺杂了钪,钪是一种有时用于强化高性能自行车和战斗机中的铝的金属。然而,为了在现代计算设备中使用它,他们需要能够在薄于10纳米或大约100个原子厚度的薄膜中制造它。

他们通过一种称为分子束外延的技术实现了这一目标,这种方法与制造驱动CD和DVD播放器中激光器的半导体晶体的方法相同。在一台具有强烈蒸汽朋克氛围的机器中,他们能够铺设5纳米厚的晶体 – 这是有史以来最小的规模。他们通过精确控制铁电半导体中的每一层原子,以及最大限度地减少表面原子的损失来做到这一点。

“通过减少厚度,我们表明我们很有可能降低工作电压,”电气和计算机工程研究科学家,该研究的第一作者Ding Wang说。“这意味着我们可以减小设备的尺寸并降低运行期间的功耗。

此外,纳米级制造提高了研究人员研究材料基本特性的能力,发现了其在小尺寸下性能的极限,并可能由于其不寻常的光学和声学特性而为其在量子技术中的应用开辟道路。

“有了这种薄度,我们可以真正探索微小的物理相互作用,”UM电气和计算机工程研究科学家Ping Wang说。“这将有助于我们开发未来的量子系统和量子设备。

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