Incipiente Ferroelektrizität – was ist das und wie könnte sie die Datenverarbeitung verändern?

Niedrigenergie-Transistoren

Die Datenverarbeitung erfolgt überwiegend mit Siliziumtransistoren. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil der meisten heutigen Computer, verbrauchen im Betrieb jedoch auch viel Energie.

Ein weiterer Halbleiterbaustein ist der FET: Feld‑Effekt‑Transistor. Dieser Transistortyp steuert den Stromfluss durch einen Halbleiter mithilfe eines elektrischen Feldes und verbraucht deutlich weniger Energie als ein Siliziumtransistor. Der derzeit am weitesten verbreitete Feldeffekttransistor ist der MOSFET (Metall-Oxid-Halbleiter-Feldeffekttransistor).

Wissenschaftler der Pennsylvania State University und der University of Minnesota untersuchen eine bislang wenig beachtete Eigenschaft von FETs: die incipiente Ferroelektrizität.

Incipiente Ferroelektrizität bezeichnet eine vorübergehende, verstreute Polarisation. Das Material besitzt dabei das Potenzial für ferroelektrisches Verhalten, benötigt jedoch einen zusätzlichen Impuls.

Dies könnte für das neuromorphe Computing sehr nützlich sein. Dabei wird versucht, die Arbeitsweise des Gehirns nachzubilden, statt herkömmliche binäre Rechenverfahren zu verwenden. Ein solches Verfahren könnte Daten mit wesentlich weniger Energie speichern und zugleich rauen Bedingungen wie im Weltraum standhalten.

Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse in Nature Communications unter dem Titel „Multifunktionale 2D‑FETs, die incipiente Ferroelektrizität in freistehenden SrTiO3‑Nanomembranen bei Temperaturen unterhalb der Umgebungstemperatur ausnutzen“¹.

Was ist incipiente Ferroelektrizität?

Ferroelektrizität ist die Eigenschaft bestimmter Materialien, eine spontane elektrische Polarisation aufzuweisen, die sich durch ein äußeres elektrisches Feld umkehren lässt.

Diese Eigenschaft wird häufig für ferroelektrische Kondensatoren genutzt, die kleiner als dielektrische Kondensatoren sein können. Sie kommt auch bei ferroelektrischem RAM für Computer und RFID-Karten zum Einsatz.

Bei incipienter Ferroelektrizität tritt die ferroelektrische Eigenschaft nur unter bestimmten Bedingungen auf: Das Material kann eine elektrische Ladung halten, benötigt dafür jedoch passende äußere Bedingungen.

„Incipiente Ferroelektrizität bedeutet, dass bei Raumtemperatur keine stabile ferroelektrische Ordnung vorliegt. Stattdessen gibt es kleine, verstreute Cluster polarer Domänen. Es ist eine flexiblere Struktur im Vergleich zu herkömmlichen ferroelektrischen Materialien.“

Dipanjan Sen – Doktorand im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mechanik

Üblicherweise galt diese Eigenschaft als Einschränkung eines Materials und nicht als Vorteil, weil sie bei solchen Transistoren zu kurzen Speicherhaltezeiten führen kann.

Das änderte sich, als das Forschungsteam feststellte, dass sich die incipiente Ferroelektrizität bei niedrigeren Temperaturen zunehmend wie herkömmliche Ferroelektrizität verhält.

Verwendung von entstehender Ferroelektrizität

Die größere Flexibilität der incipienten Ferroelektrizität wäre für traditionelle Rechenverfahren problematisch. Sie lässt sich jedoch in einen Vorteil verwandeln.

„Unter kryogenen Bedingungen zeigte dieses Material ein herkömmliches ferroelektrisches Verhalten, das sich für Speicheranwendungen eignet. Bei Raumtemperatur verhielt sich diese Eigenschaft jedoch anders. Das Material zeigte einen Relaxor-Charakter: eine ungeordnetere, kurzreichweitige Polarisationsreaktion.“

Saptarshi Das – Professor für Ingenieurwissenschaften an der Penn State.

Incipiente Ferroelektrizität kann genutzt werden, um neuronenähnliche Rechensysteme zu schaffen, die als neuromorphe Computer bezeichnet werden.

Diese Systeme ahmen nach, wie das menschliche Gehirn Informationen mithilfe von Neuronen verarbeitet, und benötigen deutlich weniger Energie als herkömmliche Computer. Wie unser Gehirn sparen sie Energie, indem sie nur bei Bedarf Strom verbrauchen – ähnlich einem Lichtschalter, der ein- und ausgeschaltet wird –, statt ständig aktiv zu bleiben.

Um diese Eigenschaft praktisch zu nutzen, mussten FETs mit verstärktem incipient-ferroelektrischem Verhalten entwickelt werden.

Entstehende ferroelektrische FETs

Strontiumtitanat

Diese Aufgabe übernahmen Forscher der University of Minnesota. Sie stellten die FETs her, indem sie eine Atomlage auf einem Substrat abschieden und so einen dünnen Film bildeten. Diese Filme aus Strontiumtitanat (STO) wurden anschließend mit dem zweidimensionalen Material Molybdändisulfid kombiniert.

Quelle: Nature Communication

Normalerweise ist Strontiumtitanat nicht ferroelektrisch, besitzt also kein dauerhaftes elektrisches Feld.

Bei sehr niedrigen Temperaturen zeigt es jedoch ein ferroelektrisch ähnliches Verhalten. Dünne Strontiumtitanatfilme gehören außerdem zu den Perowskitmaterialien.

„Wir waren überrascht, dass diese bekannten Perowskitmaterialien auf Bauelementebene ungewöhnliche ferroelektrische Eigenschaften zeigen können.

Damit hatten wir nicht gerechnet. Doch als wir mit der Herstellung der Bauelemente begannen, beobachteten wir Verhaltensweisen, die fortschrittliche Elektronik grundlegend verändern könnten.“

Perowskitmaterialien besitzen eine besondere Kristallstruktur. Sie werden zur Herstellung von Solarmodulen verwendet, könnten aber auch für die Entwicklung photonischer Rechner entscheidend sein.

FETs

Mit dünnen Strontiumtitanatfilmen bauten die Forscher drei künstliche Neuronen. Als Machbarkeitsnachweis ließen sie diese eine Klassifizierungsaufgabe mit Bildern auf einem Raster von drei mal drei Pixeln durchführen.

Quelle: Nature Communication

Die Bauelemente konnten jedes Bild einer von mehreren Kategorien zuordnen. Diese Lernmethode könnte künftig zur Bilderkennung und -klassifizierung oder zur Mustererkennung eingesetzt werden. Entscheidend ist, dass sie bei Raumtemperatur funktioniert und dadurch die Energiekosten senkt.

Mayukh Das – Doktorand im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mechanik

Diese FET-basierten künstlichen Neuronen mit incipienter Ferroelektrizität könnten ein kostengünstiges, effizientes Rechensystem ermöglichen, das deutlich weniger Energie verbraucht.

Dies ergänzt weitere neue Anwendungen von FETs in fortschrittlichen Rechensystemen, insbesondere den Ferroelectric High Electron Mobility Transistor (FeHEMT) für Kommunikationsgeräte der nächsten Generation.

Zukünftige Anwendungen

Vorerst handelt es sich weiterhin um ein weitgehend experimentelles Bauelement, mit dem die Möglichkeiten einer neuen Anwendung der incipienten Ferroelektrizität untersucht werden.

Die wichtigste Anwendung dürfte im Bereich der künstlichen Intelligenz liegen, da große Sprachmodelle und andere KI-Systeme enorme Speicherkapazitäten für ihre Daten benötigen, was sehr energieintensiv ist.

Einige Verbesserungen an der Architektur neuronaler Netze und an der Software, etwa DeepSeek, können helfen. Letztlich wird jedoch eine neue, besser auf die Anforderungen der KI abgestimmte Hardware nötig sein, damit die KI-Branche nicht zu einem der größten Energieverbraucher der Welt wird.

„Diese Materialien zu perfektionieren und in Alltagsgeräte wie Smartphones oder Laptops zu integrieren, wird Zeit brauchen. Es gibt daher noch sehr viel zu erforschen.

Außerdem untersuchen wir weitere Materialien wie Bariumtitanat, um ihr Potenzial zu erschließen. Die Entwicklungsmöglichkeiten sind sowohl bei den Materialien als auch bei den Anwendungen in Bauelementen enorm.“

Dipanjan Sen – Doktorand im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mechanik

Neuromorphe Computing‑Unternehmen

1. Intel

Intel (INTC ) ist ein Gigant der Halbleiterbranche. Das Unternehmen entwickelte sich im Laufe der Jahre von einem Mitbegründer der Branche zu einem führenden Forschungs- und Innovationsunternehmen, verlor bei der Fertigungsmenge jedoch den Spitzenplatz an Unternehmen wie die taiwanische TSMC.

Intel gehört zu den führenden Unternehmen im neuromorphen Computing, unter anderem dank seines Loihi-2-Chips.

Quelle: Intel

Das Unternehmen gründete außerdem die Intel Neuromorphic Research Community. Zu ihr gehören die Pennsylvania State University, die an jüngsten Forschungen zu Vanadiumdioxid beteiligt war, sowie mehr als 75 weitere Forschungsgruppen.

Quelle: Intel

Intel arbeitet außerdem intensiv daran, biologische Sinneswahrnehmung nachzuahmen, indem die Arbeitsweise unseres Gehirns reproduziert wird – ein Teilgebiet des neuromorphen Computings. Dieses Thema haben wir in unserem Artikel „Biomimetische Geruchschips: Sind künstliche Intelligenz und E-Nasen der nächste Kanarienvogel im Kohlebergwerk?“

Insgesamt steht die Forschung der Intel Labs an der Spitze der Halbleiterinnovation, unter anderem in den Bereichen KI, Quantencomputing und neuromorphes Computing.

Intels Fortschritte im Quantencomputing haben wir in unseren Artikeln „Der aktuelle Stand des Quantencomputings“ sowie im September 2024 in „Aktie der Woche: Intel (INTC)“.

2. IBM

Ein weiterer historischer Pionier in den Bereichen Computer, Halbleiter und Chipdesign ist die International Business Machines Corporation (IBM), die ebenfalls neuromorphes Computing untersucht (IBM ).

IBM entwickelt SyNAPSE: Skalierendes energieeffizientes neuro‑synaptisches Computing. Das von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) unterstützte Projekt verbindet „Nanowissenschaften, Neurowissenschaften und Supercomputing, um die Fähigkeiten des Gehirns zu Sinneswahrnehmung, Wahrnehmung, Handlung, Interaktion und Kognition zu simulieren und nachzubilden“.

Auch bei der Entwicklung von Quantencomputern steht IBM an vorderster Front. Das Unternehmen entwickelte beispielsweise den 127-Qubit-Quantencomputer „Eagle“, gefolgt vom 433-Qubit-System „Osprey“ und dem supraleitenden 1.121-Qubit-Quantenprozessor „Condor“.

Quelle: All About Circuits

Gemeinsam mit Intel gehört IBM zu den Unternehmen, die neue Formen der Rechentechnik wie Quantencomputing und neuromorphes Computing am stärksten vorantreiben. Das Unternehmen dürfte von Fortschritten beim Verständnis der in neuromorphen Transistoren eingesetzten Materialien profitieren.

Zitierte Studie:

^{1. Sen, D., Ravichandran, H., Das, M. et al. Multifunktionale 2D‑FETs, die incipiente Ferroelektrizität in freistehenden SrTiO3‑Nanomembranen bei Temperaturen unterhalb der Umgebungstemperatur ausnutzen. Nat Commun 15, 10739 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-54231-z}