自适应铁电材料有望实现节能的超级计算

研究人员揭示了一种铁电器件的自适应响应，该器件对光脉冲的响应方式类似于神经网络的可塑性。这种行为可以在节能微电子中得到应用

美国能源部阿贡国家实验室的物理学家Haidan Wen说：“今天的超级计算机和数据中心需要数兆瓦的电力。”。“一个挑战是找到更节能的微电子材料。一个有前景的候选者是铁电材料，它可以作为节能微电子中的一个组件用于人工神经网络。”

铁电材料可以在不同类型的信息处理设备中找到，如计算机存储器、晶体管、传感器和执行器。阿贡国家实验室的研究人员报告了铁电材料中令人惊讶的适应性行为，该材料可以根据撞击材料的光脉冲的光子数量逐步进化到所需的目的。与阿贡国家实验室研究人员一起工作的是莱斯大学、宾夕法尼亚州立大学和美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室的科学家

该论文发表在《先进材料》杂志上

这个团队的材料充满了网络化的岛屿或领域，它们就像水中的石油一样不同。这些域的尺寸为纳米级，即十亿分之一米，可以根据光脉冲重新排列。这种自适应行为可用于微电子中信息的节能传输

该团队的铁电样品结构为铅和钛酸锶交替层的三明治。由莱斯大学的合作者制备的这种七层三明治比一张纸薄1000倍。此前，该团队在样品上照射了一个强烈的光脉冲，并创建了均匀的纳米级有序结构

温说：“这次，我们用许多微弱的光脉冲照射样品，每个脉冲持续千万亿分之一秒。”。“因此，根据光剂量，创建并成像了一系列域结构，而不是单个结构。”

为了可视化纳米级响应，研究小组使用了由纳米材料中心和先进光子源（APS）操作的纳米探针（光束线26-ID）。两者都是位于阿贡国家实验室的美国能源部科学办公室用户设施。使用纳米探针，当样品暴露在一连串超快光脉冲中时，直径为数十纳米的X射线束扫描了样品

由此产生的图像显示，由于光脉冲，网络纳米域被创建、擦除和重新配置。这些域的区域和边界以10纳米（比人类头发小约10000倍）到10微米（大约是云滴的大小）的长度进化和重新排列。最终产物取决于用于刺激样品的光脉冲的数量

“通过将超快激光耦合到纳米探针光束线，我们可以通过光脉冲启动和控制网络纳米域的变化，而不需要太多的能量，”X射线和电子显微镜科学家兼组长Martin Holt说

样品从纳米域的蜘蛛网状排列开始，由于光脉冲产生的干扰，网络分解并形成全新的配置，这些配置类似于自适应网络，为某些所需的目的服务。

“我们发现了这些纳米域的全新排列，”阿贡国家实验室物理学家兼组长Stephan Hruszkewycz说。“现在，通往更多发现的大门敞开着。未来，我们将能够测试不同的光刺激机制，并观察更多未知的纳米域和网络。”

随着APS的最新升级，可视化纳米级随时间变化的能力将大大提高，有望使X射线束的亮度提高500倍

随着对网络纳米域随时间变化的突破性发现，开发人员正在构建用于信息存储和处理的自适应网络。这一进步有望创造更节能的计算系统

除了温、霍尔特和赫鲁什科维茨，研究作者还包括马克·扎贾克、周涛、杨天南、苏吉特·达斯、曹岳、布拉克·古泽尔图尔克、弗拉基米尔·斯托伊卡、马修·切鲁卡拉、约翰·弗里兰、文卡特拉曼·戈帕兰、拉马穆尔西·拉梅什、莱恩·马丁和陈隆青 More information: Marc Zajac et al, Optical Control of Adaptive Nanoscale Domain Networks, Advanced Materials (2024). DOI: 10.1002/adma.202405294

Journal information: Advanced Materials