Международная группа учёных впервые экспериментально доказала проявление сегнетоэлектрического эффекта в однокомпонентном материале — теллуре. Сегнетоэлектрики обычно представляют собой соединения, что делает их применение сложнее и дороже. Учёные пошли дальше проверки явления и создали прототип полевого транзистора с каналом из нанопроволоки, открыв путь к памяти будущего и нейроморфным вычислениям.
«Сегнетоэлектрические материалы — это вещества, которые могут накапливать электрический заряд и сохранять его даже при отключении питания, и их заряд можно переключать с помощью приложения внешнего электрического поля — это свойство, необходимое для устройств энергонезависимой памяти», — поясняют авторы работы, опубликованной в Nature Communications.
Возможность проявления сегнетоэлектрического эффекта в однокомпонентных материалах была известна только теоретически. Учёные из Университет Тохоку (Tohoku University) вместе с коллегами из других стран показали, что эффект возможен на нанопроволоке из теллура (Te). По сути — это 2D-материал, сегнетоэлектрический эффект в котором проявляется за счёт «уникального смещения атомов в одномерной цепочечной структуре теллура». Явление было определено с помощью силовой микроскопии пьезоотклика и сканирующей просвечивающей электронной микроскопии высокого разрешения.
Основываясь на сделанном открытии, учёные разработали новое устройство — сегнетоэлектрический полевой транзистор с автоматическим стробированием (SF-FET), который объединил сегнетоэлектрические и полупроводниковые свойства в одном устройстве. Экспериментальный транзистор SF-FET продемонстрировал исключительное сохранение данных, быструю скорость переключения (менее 20 нс) и впечатляющую плотность записи, превышающую 1,9 Тбайт на см2.
«Наш прорыв открывает новые возможности для устройств памяти следующего поколения, где высокая мобильность нанопроволок из теллура и его уникальные электронные свойства могут помочь упростить архитектуру устройств, — поясняют авторы. — Наше устройство SF-FET также может сыграть решающую роль в будущих системах искусственного интеллекта, обеспечивая нейроморфные вычисления, имитирующие работу человеческого мозга. Кроме того, полученные результаты могут помочь снизить энергопотребление в электронных устройствах, удовлетворяя потребность в устойчивых технологиях».