铁电和反铁磁存储器:人工智能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起着重要作用，例如汽车和物联网系统．

然而，人工智能应用的内存瓶颈问题仍有待解决。一个设计健壮性的可能解决方案数据存储处理设备来自于铁磁性的创新，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，它含有带正电荷和负电荷的电偶极子粒子，当暴露于强电场时，它们排列起来并在材料本身产生相同的极化效应。

一旦电场被移除，铁电材料仍然保持极化，因为它们保留了内存．具有铁电特性的器件具有几个重要的存储特性:非挥发性、低功耗、高耐久性和高速写入。

当引入新的电场时，铁电化合物在改变极化方向时滞后，这种现象称为磁滞这在很大程度上直到最近才得到解释。

非晶态氧化铪的铁电相图。图片由铁电存储器

铁电性和令人费解的磁滞子粒子

早在1935年弗朗茨·费伦茨Preisach首先提出了铁电材料的特性，他将随机极化场命名为滞后子，而晶体叠加中的迟来极化效应被恰当地命名为滞后子。

滞后现象在80多年的时间里一直是个谜。很长一段时间以来，科学家们一直无法解释为什么歇斯底里缺乏一致性和即时性，直到2018年，科学家们取得了突破性进展Linköping和埃因霍温的大学他证明了在两种铁电材料:半结晶共聚物P(VDF-TrFE)和多结晶分子铁电三烷基苯-1,3,5-三羧酰胺(BTA)中存在隐藏的粒子滞后子。

铁电随机存取存储器

研究人员利用这些发现改善了纳米级迟滞的预测曲线，以期更好地了解铁电材料暴露在变化的电场中的行为。

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．与使用需要大电流的磁性硬盘存储数据不同，铁电存储设备耗电更少。一般来说，铁电性存在标度问题，使得偶极子在用纳米尺度测量的微小表面时极其不稳定。

铁电纳米级设备

然而，铁电材料的全部性质似乎还不为人所知，例如在这个例子中hafnium-based涂料．

与铁电体的典型行为相反，本研究中基于铪薄膜的存储和逻辑器件在尺寸减小时变得更加坚固。

当施加巨大压力外延应变时，稳定性的倾向Hf0.5Zr0.5O2薄膜虽然还没有被解释清楚，但它可以被用来增加另一层铁电存储器，以提高磁驱动器的数据存储能力。

不过，就目前而言，我们还远远没有看到铁电驱动的广泛应用。

自旋电子学的潜在应用实例。图片由K. Inomata和磁性和自旋电子材料研究中心

反铁磁性的材料

另一个更有希望为需要大量数据的应用设计功能强大的芯片的解决方案是基于反铁磁性的材料(AFM)。

与铁磁材料不同的是，即使没有暴露在外部磁场中(例如铁、镍、钴和金属合金等金属)，其磁畴也会朝着相同的方向排列，反铁磁材料则会朝着相反的方向排列。

锰氧化物

反铁磁性材料的一个众所周知的例子是锰氧化物(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是同类大学中规模最小的;一个AFM设备由直径仅800纳米的反铁磁性铂锰柱制成。

由于它与当前的半导体制造工艺兼容，这种实用的设备无需在新设备上进行重大投资即可使用。

AFM内存设备

AFM存储设备是MRAM(磁随机存取存储器)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，既具有存储大数据量的能力，又具有快速存储的能力。

AFM内存在某种程度上既是静态RAM，也是动态RAM，对于当今的人工智能应用程序的发展是必要的，这些应用程序以计算能力为基础，需要具备非易失性存储能力。

AFM存储设备不需要恒定的电流作为电源，而是可以用电压来驱动，这是该研究团队未来的一项任务。

此外，紧密封装的纳米级器件不能与外部磁场相互作用，从而保护数据存储，因为数据不容易擦除。

一项新兴技术

由于其相对不稳定和不可预测的性质，所有铁材料，包括铁电体和反铁磁体，都需要在领域的广泛研究纳电子学yabosports官网如果我们想要将它们集成到芯片大小的设备中，具有千兆级的复杂性。

自旋电子学在这个领域也有一些希望，作为一种新兴技术，探索使用电子自旋而不是电子电荷来存储信息。