Incipient Ferroelectriciteit – Wat is het, en hoe zou het de computertechnologie kunnen veranderen?

Lage-energie transistors

Computing wordt grotendeels uitgevoerd door siliciumtransistors. Ze zijn het essentiële onderdeel in de meeste hedendaagse computers, maar ze verbruiken ook veel energie tijdens het gebruik.

Een ander type halfgeleidercomponent is FET: field-effect transistor. Dit type transistor gebruikt een elektrisch veld om de stroom door een halfgeleider te regelen en verbruikt veel minder stroom dan een siliciumtransistor. Momenteel is de meest gebruikte field-effect transistor de MOSFET (metal‑oxide‑semiconductor field‑effect transistor).

Wetenschappers van de Penn State University en de University of Minnesota onderzoeken een eerder over het hoofd geziene eigenschap van FET’s: incipient ferroelectriciteit.

Incipient ferroelectriciteit is de eigenschap van tijdelijke, verspreide polarisatie, alsof het materiaal de potentie heeft om ferroelectriciteit te worden, maar een kleine duw nodig heeft.

Dit zou zeer nuttig kunnen zijn voor neuromorfe computing, een techniek die probeert de werking van een hersenen na te bootsen in plaats van traditionele binaire rekenmethoden te gebruiken. Zo’n methode kan gegevens opslaan met veel minder energie, en bovendien extreme omstandigheden zoals de ruimte aan.

De onderzoekers publiceerden hun resultaten in Nature Communication, getiteld “Multifunctionele 2D FET’s die incipient ferroelectriciteit benutten in vrijstaande SrTiO3 nanomembranen bij onder‑ambient temperaturen”¹.

Wat is incipient ferroelectriciteit?

Ferroelectriciteit is de eigenschap van bepaalde materialen die een spontane elektrische polarisatie hebben die kan worden omgekeerd door toepassing van een extern elektrisch veld.

Dit wordt vaak gebruikt voor het bouwen van ferroelectrische condensatoren die fysiek kleiner zijn dan dielektrische condensatoren. Het is een fysieke eigenschap die ook wordt gebruikt voor het bouwen van ferroelectrisch RAM-geheugen voor computers en RFID‑kaarten.

Incipient ferroelectriciteit treedt op wanneer de ferroelectrische eigenschap alleen onder specifieke omstandigheden voorkomt: het kan een elektrische lading vasthouden, maar heeft bepaalde voorwaarden nodig om die lading te bereiken.

“Incipient ferroelectriciteit betekent dat er bij kamertemperatuur geen stabiele ferroelectrische orde is. In plaats daarvan zijn er kleine, verspreide clusters van polaire domeinen. Het is een flexibeler structuur vergeleken met traditionele ferroelectrische materialen.”

Dipanjan Sen – Promovendus in engineering science and mechanics

Meestal werd deze eigenschap beschouwd als een beperking voor een materiaal, niet als een voordeel, omdat het kan leiden tot een korte geheugenduur van deze transistors.

Dit veranderde toen het onderzoeksteam ontdekte dat incipient ferroelectriciteit minder incipient en meer traditioneel werd bij lagere temperaturen.

Gebruik van incipient ferroelectriciteit

De flexibelere aard van incipient ferroelectriciteit zou een probleem zijn voor traditionele rekenmethoden. Maar dit kan worden omgezet in een voordeel.

“In cryogene omstandigheden vertoonde dit materiaal traditioneel ferroelectrisch‑achtig gedrag dat geschikt is voor geheugentoepassingen. Maar bij kamertemperatuur gedroeg deze eigenschap zich anders. Het had een relaxor‑karakter: een meer wanordelijke, kort‑afstandspolarisatie‑respons.”

Saptarshi Das – Professor of Engineering aan Penn State.

Incipient ferroelectriciteit kan worden gebruikt om neuron‑achtige reken systemen te creëren, neuromorfe computers genoemd.

Deze systemen imiteren hoe het menselijk brein informatie verwerkt met neuronen en gebruiken veel minder energie dan traditionele computers. Net als ons brein bespaart het energie door alleen stroom te gebruiken wanneer dat nodig is, zoals een lichtschakelaar die aan‑ en uitgeschakeld wordt, in plaats van continu aan te staan zoals traditionele computers.

Om dit om te zetten in bruikbare toepassingen, moesten FET’s met verbeterde incipient ferroelectric‑gedragingen worden gebouwd.

Incipient ferroelectric FET’s

Strontiumtitanaat

Dit was de taak van de onderzoekers van de University of Minnesota, die de FET’s ontwikkelden door een laag atomen op een substraat te deponeren om een dunne film te vormen. Deze films, gemaakt van strontiumtitanaat (STO), werden vervolgens gecombineerd met molybdeendisulfide, een tweedimensionaal materiaal.

Bron: Nature Communication

Normaal gesproken is strontiumtitanaat meestal niet‑ferroelectrisch, wat betekent dat het geen permanent elektrisch veld heeft.

Maar bij zeer lage temperaturen vertoont het ferroelectrisch‑achtig gedrag. Strontiumtitanaat dunne films zijn ook een perovskietmateriaal.

“We waren verrast te zien dat deze bekende perovskietmaterialen exotische ferroelectrische eigenschappen konden vertonen op apparaatniveau.

Het was niet iets wat we verwachtten, maar toen we begonnen met het fabriceren van de apparaten, zagen we gedragingen die de geavanceerde elektronica echt zouden kunnen herdefiniëren.”

Perovskietmaterialen hebben een specifiek type kristalstructuur, die wordt gebruikt voor de productie van zonnepanelen, maar kunnen ook cruciaal zijn bij de ontwikkeling van fotonische computing.

FET’s

Met behulp van strontiumtitanaat dunne films bouwden de onderzoekers drie kunstmatige neuronen en gebruikten ze om een classificatietaak uit te voeren met een raster van drie‑bij‑drie‑pixel afbeeldingen, als proof‑of‑concept.

Bron: Nature Communication

De apparaten konden elke afbeelding in verschillende categorieën classificeren. Deze leermethode zou uiteindelijk kunnen worden gebruikt voor beeldherkenning en classificatie of patroonherkenning. Belangrijk is dat het bij kamertemperatuur werkt, waardoor energiekosten worden verlaagd.

Mayukh Das – Promovendus in engineering science and mechanics

Deze op FET gebaseerde kunstmatige neuronen, die incipient ferroelectriciteit gebruiken, zouden een goedkope, efficiënte reken­system kunnen creëren dat veel minder energie verbruikt.

Dit voegt zich bij andere nieuwe toepassingen van FET’s voor geavanceerde reken­systemen, met name de Ferroelectric High Electron Mobility Transistor (FeHEMT) voor communicatieapparaten van de volgende generatie.

Toekomstige toepassingen

Dit is voorlopig nog steeds een experimenteel apparaat, dat de mogelijkheden van een nieuwe toepassing voor incipient ferroelectriciteit onderzoekt.

Het zal waarschijnlijk de belangrijkste toepassing vinden in AI‑toepassingen, aangezien LLM’s en andere AI‑systemen enorme hoeveelheden geheugen nodig hebben om alle vereiste data op te slaan, wat zeer energie‑intensief is.

Enkele verbeteringen in neurale netwerkarchitectuur en software, zoals DeepSeek, kunnen helpen. Uiteindelijk zal een nieuw type hardware dat beter aansluit bij AI‑eisen nodig zijn om te voorkomen dat de AI‑industrie een van de grootste energieverbruikers ter wereld wordt.

“Het perfectioneren van deze materialen en het integreren ervan in alledaagse apparaten zoals smartphones of laptops zal tijd kosten, dus er is nog veel meer te verkennen.

Bovendien onderzoeken we andere materialen, zoals bariumtitanaat, om hun potentieel te ontdekken. De groeikansen zijn enorm, zowel in materialen als in apparaat‑toepassingen.

Dipanjan Sen – Promovendus in engineering science and mechanics

Bedrijven voor neuromorfe computing

1. Intel

Intel is een gigant in de halfgeleidersector en is door de jaren heen geëvolueerd van een oprichter van de industrie tot een wetenschappelijk en innovatief leider, waarbij het de toppositie in productievolume heeft verloren aan bedrijven zoals Taiwan’s TSMC.

Intel is een leider in neuromorfe computing, mede dankzij zijn Loihi 2 chip.

Bron: Intel

Het heeft ook de Intel Neuromorphic Research Community gecreëerd, die onder andere de Pennsylvania State University omvat, betrokken bij recent vanadiumdioxide‑onderzoek, evenals meer dan 75 andere onderzoeksgroepen.

Bron: Intel

Intel is ook zeer actief in het nabootsen van biologische zintuigen door de manier waarop ons brein werkt te repliceren (zelf een tak van neuromorfe computing), iets wat we verder bespraken in ons artikel “Biomimetic Olfactory Chips: Zijn Kunstmatige Intelligentie en E-Noses de Volgende Kanarie in een Kolenmijn?”.

Over het algemeen staat onderzoek van Intel Lab aan de voorhoede van halfgeleiderinnovatie, inclusief AI, quantum computing, neuromorfe computing, enz.

We bespraken Intel’s vooruitgang in quantum computing in onze artikelen “The Current State of Quantum Computing” en in september 2024 “Stock Of The Week: Intel (INTC)”.

2. IBM

Een andere historische pionier in computing, halfgeleiders en chipontwerp, International Business Machines Corporation (IBM) onderzoekt ook neuromorfe computing.

Het ontwikkelt SyNAPSE: schaalbare energie‑efficiënte neuro‑synaptische computing, ondersteund door de Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), om “nanowetenschap, neurowetenschap en supercomputing te combineren om de vermogens van het brein voor sensatie, perceptie, actie, interactie en cognitie te simuleren en te emuleren”.

Het staat ook aan de voorhoede van de ontwikkeling van quantumcomputers. Bijvoorbeeld, het ontwikkelde zijn 127‑qubit “Eagle” quantumcomputer, gevolgd door een 433‑qubit systeem bekend als “Osprey” en de 1.121‑supergeleidende qubit quantumprocessor ‘Condor’.

Bron: All About Circuits

Samen met Intel behoort IBM tot de bedrijven die het meest agressief nieuwe vormen van computeringtechnologieën, zoals quantum- en neuromorfe computing, stimuleren. Het zal waarschijnlijk profiteren van vooruitgang in een beter begrip van materialen die worden gebruikt in neuromorfe transistors.

Gerefereerde studies:

^{1. Sen, D., Ravichandran, H., Das, M. et al. Multifunctionele 2D FET’s die incipient ferroelectriciteit benutten in vrijstaande SrTiO3 nanomembranen bij onder‑ambient temperaturen. Nat Commun 15, 10739 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-54231-z}