Memoria ferroelettrica e antiferromagnetica: una soluzione alle sfide di archiviazione dei dati AI

8 ore fa p Biljana Ognenova Nel flusso di dati dei moderni sistemi di informazione, gli algoritmi AI svolgono un ruolo importante nel miglioramento della precisione di archiviazione e elaborazione dei dati, ad esempio nei sistemi automobilistici e IoT. Tuttavia, la lotta per risolvere il problema del collo di bottiglia della memoria delle applicazioni AI è ancora attuale. Una possibile soluzione per la progettazione di robusti dispositivi di archiviazione e elaborazione dei dati proviene dalle innovazioni nel settore dei ferro, che utilizzano materiali ferromagnetici, ferroelettrici e antiferromagnetici per costruire efficienti dispositivi logici e di memoria.
I materiali ferroelettrici sono generalmente composti cristallini che hanno particelle di dipoli elettrici con una carica positiva e negativa separata, che, se esposte a un forte campo elettrico, si allineano e producono lo stesso effetto polarizzante nel materiale stesso. Una volta rimosso il campo elettrico, i materiali ferroelettrici rimangono polarizzati perché mantengono la memoria. I dispositivi con proprietà ferroelettriche hanno il vantaggio di possedere diverse importanti caratteristiche di memoria: non volatilità, basso consumo energetico, elevata resistenza e scrittura ad alta velocità.
Quando viene introdotto un nuovo campo elettrico, i composti ferroelettrici sono in ritardo nel cambiare la direzione della polarizzazione, un fenomeno chiamato isteresi, che è rimasto in gran parte inspiegabile fino a poco tempo fa. Nel 1935, quando Franz (Ferenc) Preisach per la prima volta inventò proprietà di materiale ferroelettrico, chiamò gli isteroni dei campi a polarizzazione casuale, mentre l'effetto di polarizzazione tardiva nelle pile cristalline fu appropriatamente chiamato isteresi. L'isteresi è stata avvolta in un mistero piuttosto da oltre 80 anni.
Per lungo tempo gli scienziati non hanno potuto spiegare perché gli isteroni mancano di uniformità e immediatezza fino alla svolta del 2018 fatta dai ricercatori delle università di Linköping ed Eindhoven, che hanno dimostrato l'esistenza di isteroni di particelle nascoste in due materiali ferroelettrici: copolimero semicristallino P (VDF-TrFE) e trialchilbenzene-1,3,5-tricarbossammide molecolare policristallino (BTA). I ricercatori hanno utilizzato i risultati per migliorare la curva predittiva dell'isteresi a livello di nanoscala, alla ricerca di migliori approfondimenti su come si comportano i materiali ferroelettrici quando esposti a cambiamenti di campi elettrici. La memoria ferroelettrica o, più precisamente, la RAM ferroelettrica (FRAM) è un contendente utile per le applicazioni con memoria incorporata. Invece di utilizzare dischi rigidi magnetici che richiedono una grande corrente per archiviare i dati, i dispositivi di memoria ferroelettrica consumano meno energia. Come regola generale, la ferroelettricità presenta un problema di ridimensionamento, che rende i dipoli estremamente instabili quando utilizzati in piccole superfici misurate in nanometri. Tuttavia, sembra che l'ambito completo delle proprietà dei materiali ferroelettrici non sia ben noto, come in questo esempio di rivestimenti a base di afnio.
Contrariamente al comportamento tipico dei dispositivi ferroelettrici, di memoria e logici con i film a base di afnio di questa ricerca è diventato più robusto quando le loro dimensioni sono state ridotte. La propensione alla stabilità quando un'enorme quantità di pressione applicata su Hf0.5Zr0 con tensione epitassiale.
5O2 I film sottili devono ancora essere spiegati, ma potrebbero essere utilizzati per aggiungere un altro strato di memoria ferroelettrica per migliorare la capacità di archiviazione dei dati di azionamenti magnetici. Per il momento, tuttavia, siamo lungi dal vedere azionamenti ferroelettrici di uso diffuso. Un'altra soluzione che offre maggiori promesse per la progettazione di potenti chip per applicazioni affamate di dati è un dispositivo di memoria basato su materiali antiferromagnetici (AFM).
A differenza dei materiali ferromagnetici, i cui domini magnetici si allineano nella stessa direzione anche quando non sono esposti a campi magnetici esterni (esempi includono metalli come ferro, nichel, cobalto e leghe metalliche), i materiali antiferromagnetici si allineano in direzioni opposte. Un noto esempio di materiale antiferromagnetico è l'ossido di manganese (MnO). In una recente scoperta, i ricercatori della McCormick Northwestern University e dell'Università di Messina in Italia hanno sviluppato il più piccolo del suo genere; un dispositivo AFM realizzato con pilastri in manganese al platino antiferromagnetico con un diametro di soli 800 nm.
Poiché è compatibile con gli attuali processi di produzione dei semiconduttori, il dispositivo pratico può essere utilizzato senza investimenti significativi in ​​nuove apparecchiature. I dispositivi di memoria AFM rappresentano una nuova tappa nello sviluppo di MRAM (memoria ad accesso casuale magnetico), una tecnologia con qualità di archiviazione dei dati coperta, che include sia la capacità di archiviare grandi volumi di dati che di farlo rapidamente. La memoria AFM è, in un certo senso, RAM statica e dinamica, necessaria per lo sviluppo delle odierne applicazioni AI che si basano sulla potenza di calcolo e devono possedere capacità di memoria non volatile.
I dispositivi di memoria AFM non necessitano di una corrente elettrica costante come alimentatore, ma potrebbero invece essere alimentati da una tensione elettrica, un compito futuro all'ordine del giorno dello stesso gruppo di ricerca. Inoltre, i dispositivi in ​​nanoscala ben confezionati non possono interagire con i campi magnetici esterni, a loro volta garantendo la memorizzazione dei dati perché i dati non possono essere facilmente cancellati. A causa delle loro proprietà relativamente instabili e imprevedibili, tutti i materiali ferrici, compresi ferroelettrici e antiferromagneti, richiedono una ricerca approfondita nel campo della nanoelettronica se vogliamo integrarli in dispositivi di dimensioni chip con complessità su scala giga.
La spintronica promette anche in questo settore, in quanto tecnologia emergente che esplora l'utilizzo di spin di elettroni anziché la carica di elettroni per la memorizzazione delle informazioni.