近年来，构建存算一体架构的类脑智能芯片被认为是解决大数据和人工智能等新兴技术对算力快速攀升的需求的有效方法，而铁电材料由于具有可调节的自发极化，被认为是实现类脑智能器件和存算一体架构的理想材料。
近日，电子科技大学刘富才团队、复旦大学李文武团队联合中国科学院宁波材料技术与工程研究所柔性磁电功能材料与器件团队基于二维滑移铁电机制，创制了一种无疲劳的铁电材料，有望推动铁电存储及类脑智能器件方面应用。
对铁电器件的应用来说，稳健和可重复的“读”和“写”循环至关重要，然而，在重复极化切换后，铁电材料只能实现部分翻转，导致材料的失效，也就是铁电疲劳。这是因为铁电材料在外场循环加载过程中，缺陷电荷会伴随极化翻转而迁移，长时间的外场加载会进一步将缺陷聚集成团簇，而缺陷团簇对铁电畴有强烈的钉扎效应，使得铁电畴的移动活性被限制。一旦畴界被钉扎住，极化就难以翻转，进而导致铁电器件疲劳失效。铁电疲劳失效问题早在1953年就被发现，但在全球范围内，其一直是各类电子设备发生故障的主要原因之一，也没有得到有效的解决。
传统铁电和新型滑移铁电的疲劳特性对比示意图
而针对这一挑战，研究人员发现，新型的滑移铁电体具有天然的抗疲劳性。相比于常规铁电材料的离子位移机制，在很小电场作用下滑移铁电即可通过层间滑移实现极化翻转，如此小的电场不足以造成带电缺陷迁移。此外，由于二维材料的范德华层状结构，缺陷难以跨越层间进行移动，也更加难以聚集，因此不会产生铁电疲劳。测试结果显示，在经受了高达百万次的疲劳测试后，滑移铁电器件的转移特性、动态及静态电学输运曲线几乎保持不变。
据悉，这项研究为铁电材料的疲劳问题提供了理想的解决方案，是业界在解决铁电材料长期存在的疲劳问题上迈出的重要一步。以存储器为例，由于新型二维滑移铁电材料在经历百万次的循环后特性几乎不变，意味着使用这种材料制备的铁电存储器近乎拥有无限的读写次数。
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