刘富才（右二）教授团队合影。  电子科技大学供图

本报讯 记者日前从电子科技大学获悉，电子科技大学光电科学与工程学院刘富才教授团队在全球顶级学术期刊Science（《科学》）上发表最新研究成果。该研究依据新颖的二维滑移铁电机制，提出了一种性能优异的抗疲劳铁电体系，为解决铁电材料领域长期存在的疲劳问题提供了一种全新途径，有望推动铁电存储及类脑智能器件方面的应用。

近年来，大数据、人工智能等新兴技术飞速发展，使得人们对算力的需求激增，而传统芯片采用冯诺依曼架构，其存储单元与计算单元分离，从根本上限制了芯片计算速度和能效的进一步提升。构筑存算一体架构的类脑智能芯片被认为是应对当前问题和挑战的有效途径。铁电材料具有可通过外场进行调控的自发极化，被认为是实现类脑智能器件和存算一体架构的理想材料体系。然而，铁电材料在经历反复极化切换后，极化只能实现部分翻转，导致铁电材料失效，即铁电疲劳。这是因为当铁电材料在外场循环加载过程中，电极化翻转的同时伴随了缺陷电荷的迁移。在外场长时加载下缺陷会进一步聚集成团簇，而缺陷团簇对铁电畴有强烈的钉扎效应，使得铁电畴的移动活性被限制。一旦畴界被钉扎住，极化就难以翻转，进而导致铁电器件疲劳失效。

针对这一问题，刘富才教授研究团队发现新型的滑移铁电体具有天然的耐疲劳特性。该项研究成果为解决铁电材料疲劳问题提供了理想解决方案，也为铁电材料在非易失性存储器、存算一体器件及类脑计算芯片等新颖器件中的应用提供了具有竞争潜力的选择。

该项研究得到了国家自然科学基金，国家重点研发计划，四川省科技计划等项目的大力支持。（本报记者 马静璠）