铁电和反铁磁存储器:AI数据存储挑战的解决方案

在现代信息系统的数据洪流中，人工智能算法在提高数据存储和处理精度方面发挥主要作用，例如汽车和物联网系统。

然而，解决AI应用程序的内存瓶颈问题仍然是当前的难题。设计健壮性的一个可能的解决方案数据存储而处理设备则来自于铁质的创新，使用铁磁、铁电和反铁磁材料来构建高效的存储和逻辑设备。

铁电材料的非典型记忆特性

铁电材料通常是晶体化合物，其中有带独立正负电荷的电偶极子粒子，当暴露在强电场中时，它们会排列在一起，并在材料本身产生同样的极化效应。

一旦电场被去除，铁电材料仍然保持极化，因为它们保留内存。具有铁电特性的器件具有几个重要的存储特性的优势:无挥发性、低功耗、高耐力和高速写入。

当一个新的电场被引入时，铁电化合物在改变极化方向上滞后，这种现象被称为磁滞这个问题直到最近才得到很大程度的解释。

非晶氧化铪的铁电相图。图片由铁电存储器

铁电性和令人困惑的癔病粒子

回到1935年弗朗茨·费伦茨Preisach他首先提出了铁电材料的性质，将随机极化场命名为磁滞子，而将晶体层中的滞后极化效应恰当地命名为磁滞。

滞后现象被包裹在一个相当神秘的80多年。长期以来，科学家们一直无法解释为什么癔病缺乏一致性和即时性，直到2018年，世界卫生组织的研究人员取得了突破在Linköping和埃因霍温的大学证明了两种铁电材料:半晶共聚物P(VDF-TrFE)和多晶分子铁电三烷基苯-1,3,5-三羧酰胺(BTA)中隐藏粒子滞后子的存在。

铁电随机存取存储器

研究人员利用这些发现来改善纳米级的迟滞预测曲线，以更好地了解铁电材料暴露在变化的电场中时是如何表现的。

铁电存储器，或者更准确地说，铁电RAM (FRAM)是一种有价值的存储器竞争者嵌入式应用程序。与其使用需要大电流来存储数据的磁性硬盘，铁电存储器设备耗电更少。一般来说，铁电性有一个尺度问题，使偶极子在纳米尺度的微小表面上使用时极度不稳定。

铁电纳米级设备

然而，铁电材料的全部性质似乎还不是很清楚，例如在这个例子hafnium-based涂料。

与铁电体的典型行为相反，本研究中使用铪基物质薄膜的存储和逻辑器件在尺寸减小时变得更加稳定。

当外延受到巨大压力时，其稳定性的倾向Hf0.5Zr0.5O2薄膜尚未解释，但它可以用来增加另一层铁电存储器，以提高数据存储容量的磁性驱动器。

然而，就目前而言，我们还远远没有看到铁电驱动器的广泛应用。

自旋电子学潜在应用的例子。图片由Inomata和磁性和自旋电子材料研究中心

反铁磁性的材料

另一种更有希望为数据饥渴的应用设计强大芯片的解决方案是基于反铁磁性的材料(AFM)。

铁磁材料(例如铁、镍、钴和金属合金等金属)的磁畴即使不暴露在外部磁场中，也会沿同一方向排列，而反铁磁材料则不同。

锰氧化物

一个众所周知的反铁磁材料的例子是锰氧化物(MnO)。在最近的一项发现中，来自麦考密克西北大学意大利的墨西拿大学开发了最小的同类产品;一个AFM设备由直径仅为800纳米的反铁磁铂锰柱制成。

由于它与当前的半导体制造过程兼容，实际的器件可以使用，而无需在新设备上进行重大投资。

AFM内存设备

AFM存储器是MRAM(磁性随机存取存储器)发展的一个新阶段。MRAM是一种具有覆盖数据存储质量的技术，既能存储大容量数据，又能快速存储数据。

AFM内存在某种程度上是静态RAM和动态RAM，对于今天依赖计算能力的AI应用程序的开发是必要的，需要拥有非易失性内存能力。

AFM存储设备不需要恒定的电流作为电源，而是可以由电压供电，这是同一个研究小组未来的一项任务。

此外，这种紧密排列的纳米级器件不能与外部磁场相互作用，从而保证了数据存储的安全性，因为数据不会轻易被删除。

一项新兴技术

由于铁电体和反铁磁体的性质相对不稳定和不可预测，所有的铁材料都需要在铁电体和反铁磁体领域进行广泛的研究纳电子学雷竞技最新app如果我们想把它们集成到千兆复杂度的芯片大小的设备中。

自旋电子学作为一种新兴的技术，探索利用电子自旋代替电子电荷来存储信息，在这一领域也有一些希望。