Incipient Ferroelectricity – Hva er det, og hvordan kan det endre databehandling?

Lavenergitransistorer og eksperimentell databehandling

Moderne databehandling bygger hovedsakelig på transistorer produsert med silisiumteknologi. Én transistor bruker ikke nødvendigvis mye energi, men milliarder av komponenter, dataflytting, minne og kjøling gir et høyt samlet energiforbruk.

En felteffekttransistor (FET) er ikke i seg selv et ikke-silisiumalternativ, men en klasse transistorer som styrer strøm med et elektrisk felt. Den utbredte silisiumbaserte MOSFET-en er en FET, og energibruken avhenger av arkitektur, materiale, spenning og drift.

Forskere ved Penn State og University of Minnesota undersøkte gryende ferroelektrisk oppførsel i FET-er med nanomembraner av strontiumtitanat.

Gryende ferroelektrisitet beskriver et materiale nær en ferroelektrisk overgang, uten stabil langtrekkende polar orden under normale forhold. Små kortrekkende polare klynger kan reagere følsomt på temperatur og elektriske felt.

Denne oppførselen kan være nyttig i nevromorfe elementer som representerer flere tilstander eller synapselignende responser. Studien er likevel et lite konseptbevis og viste ikke at systemet lagrer data med mindre energi enn alle tradisjonelle datamaskiner eller tåler verdensrommet.

Forskerne publiserte resultatene i Nature Communications med tittelen «Multifunksjonelle todimensjonale FET-er som utnytter gryende ferroelektrisitet i frittstående SrTiO₃-nanomembraner ved temperaturer under romtemperatur»¹.

Hva er gryende ferroelektrisitet?

Ferroelektrisitet er en egenskap i enkelte materialer som har spontan elektrisk polarisasjon som kan snus med et passende eksternt elektrisk felt.

Ferroelektriske materialer brukes i kondensatorer, sensorer, aktuatorer og ikke-flyktig minne som FeRAM. Det betyr ikke at alle ferroelektriske kondensatorer alltid er mindre eller mer effektive enn dielektriske alternativer.

Et gryende ferroelektrisk materiale har ikke stabil langtrekkende ferroelektrisk orden ved romtemperatur, men kortrekkende polare svingninger eller klynger kan reagere på felt og temperatur. Det er mer presist enn å si at materialet bare «holder en ladning» under bestemte forhold.

«Gryende ferroelektrisitet betyr at det ikke finnes stabil ferroelektrisk orden ved romtemperatur. I stedet finnes små, spredte klynger av polare domener, en mer fleksibel struktur enn i tradisjonelle ferroelektriske materialer.»

Dipanjan Sen – doktorgradsstipendiat i ingeniørvitenskap og mekanikk

Denne oppførselen har vært sett som en begrensning for noen minneanvendelser fordi en ustabil polarisasjon kan gi kort oppbevaring. Den kan derimot være nyttig i enheter som utnytter gradvise, ikke-lineære responser fremfor langvarig binær lagring.

Forskerne fant at strontiumtitanatmembranene oppførte seg mer som konvensjonelle ferroelektrika ved svært lave temperaturer, mens responsen ved romtemperatur var mer relaksorpreget og kortrekkende.

Bruke incipient ferroelectricity

Den fleksible responsen kan være et problem for tradisjonelt binært minne, men kan gi justerbare tilstander i nevromorfe komponenter.

«Under kryogene forhold viste materialet tradisjonell ferroelektrisk-lignende oppførsel som kan passe til minne. Ved romtemperatur var responsen mer relaksorpreget, altså mer uordnet og kortrekkende.»

Saptarshi Das – professor i ingeniørfag ved Penn State.

Responser fra enheter som utnytter gryende ferroelektrisitet kan brukes i elementer som etterligner enkelte funksjoner i nevroner eller synapser, men de gjenskaper ikke et helt biologisk nevron.

Nevromorf databehandling bruker hendelsesdrevet prosessering og fordelte tilstander inspirert av nevrale nettverk. Enkelte arkitekturer kan redusere dataflytting og energi i bestemte oppgaver, men sammenligningen med tradisjonell databehandling avhenger av oppgave, nøyaktighet, maskinvare og trening.

For å undersøke muligheten måtte teamet bygge FET-er som kombinerte en todimensjonal halvlederkanal med nanomembraner som viste gryende ferroelektrisk oppførsel.

Incipient ferroelectric FET-er

Strontiumtitanat

Forskerne ved University of Minnesota laget frittstående nanomembraner av strontiumtitanat (STO) og kombinerte dem med den todimensjonale halvlederen molybdendisulfid for å lage FET-er.

Source: Nature Communication

Strontiumtitanat er et kvanteparaelektrisk perovskittmateriale. Rent bulkmateriale viser vanligvis ikke langtrekkende ferroelektrisk orden ved omgivelsesforhold, selv om det er svært polariserbart.

Strontiumtitanat kan vise ferroelektrisk-lignende oppførsel ved lave temperaturer eller gjennom tøyning, defekter, størrelse og grenseflater. «Perovskitt» beskriver her en familie av krystallstrukturer, ikke én bestemt solcelleklasse.

«Vi ble overrasket over at disse velkjente perovskittmaterialene kunne vise uvanlige ferroelektriske egenskaper på enhetsnivå.

Det var ikke forventet, men etter at vi begynte å fremstille enhetene så vi oppførsel som kan åpne nye retninger for avansert elektronikk.»

Perovskittmaterialer tilhører en bred strukturfamilie, og noen forbindelser brukes eller studeres i solceller. Andre sammensetninger kan være nyttige i fotonisk databehandling, men egenskapene varierer sterkt med sammensetningen.

FET-er

Forskerne brukte strontiumtitanatmembraner til å bygge tre kunstige nevroner og klassifiserte enkle mønstre i et rutenett på 3×3 piksler. Dette var et begrenset konseptbevis, ikke et praktisk synssystem.

Source: Nature Communication

Enhetene klassifiserte bildene i ulike kategorier. Metoden kan på sikt brukes til bilde- eller mønstergjenkjenning. Den fungerte ved romtemperatur, men studien ga ingen fullstendig sammenligning av energien i et helt system.

Mayukh Das – doktorgradsstipendiat i ingeniørvitenskap og mekanikk

FET-baserte kunstige nevroner med gryende ferroelektrisitet kan bidra til nevromorf maskinvare med lavt energiforbruk. Kostnad og effektivitet er likevel ikke demonstrert i produksjonsskala.

Arbeidet kan ses sammen med andre FET-retninger for avansert databehandling og kommunikasjon, blant annet ferroelektriske transistorer med høy elektronmobilitet (FeHEMT). Arkitekturen og modenheten er forskjellig.

Fremtidige anvendelser

Enheten er fortsatt et laboratorieforsøk på en ny anvendelse av gryende ferroelektrisitet. Holdbarhet, variasjon mellom enheter, tilstandsoppbevaring, syklustall, integrasjon og skalerbarhet må dokumenteres.

AI er en mulig anvendelse fordi dataflytting mellom minne og prosessering krever mye energi. Store språkmodeller er imidlertid ikke bare «enorme minner», og forsøket viste ikke redusert totalenergi i datasentre.

Forbedringer i nettverksarkitektur og programvare, som tilnærminger knyttet til DeepSeek, samt datasentereffektivitet, brikker og minne kan hjelpe. Ny maskinvare kan også bidra, men én teknologi er ikke bevist nødvendig eller tilstrekkelig for å hindre økt energibruk.

«Det vil ta tid å forbedre disse materialene og integrere dem i hverdagsenheter som telefoner og bærbare datamaskiner, og mye gjenstår å utforske.

Vi undersøker også andre materialer, som bariumtitanat, for å avdekke potensialet deres. Det finnes mange forskningsmuligheter innen både materialer og enheter.»

Dipanjan Sen – doktorgradsstipendiat i ingeniørvitenskap og mekanikk

Selskaper som forsker på nevromorf databehandling

1. Intel

Intel (INTC ) er et stort halvlederselskap som har utviklet prosessorer, dataplattformer og produksjonsteknologi. Selskapet mistet ledelsen i avansert produksjonsvolum til foundry-aktører som TSMC og forsøker å bygge opp produksjonsvirksomheten; utfallet er usikkert.

Intel forsker på nevromorf databehandling og tilbyr Loihi 2 som forskningsplattform. Det dokumenterer ikke en bred kommersiell markedsledelse.

Source: Intel

Intel opprettet Intel Neuromorphic Research Community, med blant annet Penn State, som også deltok i nyere forskning på vanadiumdioksid, og mange andre grupper. Medlemskap og antall endres over tid.

Source: Intel

Intel undersøker også databehandling inspirert av biologiske sanser. Temaet er omtalt i «Biomimetiske luktbrikker: Er AI og elektroniske neser den nye kanarifuglen i gruven?».

Intel Labs forsker på blant annet AI, kvante- og nevromorf databehandling. Forskningsaktivitet alene garanterer ikke kommersielt fortrinn eller investeringsavkastning.

Intels kvantearbeid er omtalt i «Status for kvantedatabehandling» og i rapporten fra september 2024 «Ukens aksje: Intel (INTC)».

2. IBM

International Business Machines (IBM) (IBM ), en historisk pioner innen databehandling, forsker også på nevromorf teknologi. Forskningsprogrammene er ikke nødvendigvis nåværende kommersielle produkter.

IBM utviklet SyNAPSE, skalerbar og energieffektiv nevrosynaptisk databehandling, med støtte fra DARPA. Det var et forskningsprosjekt for å etterligne enkelte hjernefunksjoner, ikke en garanti for en moderne kommersiell plattform.

IBM utviklet kvanteprosessorene Eagle med 127 qubits, Osprey med 433 og Condor med 1 121 superledende qubits. Antallet qubits alene bestemmer ikke kvaliteten; feil, sammenkobling, koherenstid og feilkorreksjon er avgjørende.

Source: All About Circuits

Intel og IBM investerer i nye former for databehandling, blant annet kvante- og nevromorf teknologi. De kan dra nytte av bedre materialforståelse, men veien fra forskning til produkt og lønnsomhet kan ta mange år og mislykkes.

Studier referert:

^{1. Sen, D., Ravichandran, H., Das, M. et al. Multifunksjonelle todimensjonale FET-er som utnytter gryende ferroelektrisitet i frittstående SrTiO₃-nanomembraner ved temperaturer under romtemperatur. Nat Commun 15, 10739 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-54231-z}