通过实验首次直接观测到铁电材料的负微分电容

来源:http://www.jsshantong.com 作者:yabo体育官网 人气:114 发布时间:2019-09-29
摘要:日前,以北京大学为第一作者单位的9篇论文在美国旧金山举行的电气电子工程师学会电子器件大会上发表。北大是IEDM2018接收来自全世界论文最多的高校,这也是IEDM历史上首次由中国高

日前,以北京大学为第一作者单位的9篇论文在美国旧金山举行的电气电子工程师学会电子器件大会上发表。北大是IEDM 2018接收来自全世界论文最多的高校,这也是IEDM历史上首次由中国高校在论文数量上领衔。参会的北京大学师生与世界各地的研究人员进行了充分的交流,向国际电子器件领域的同行展示了北京大学最新的研究成果。这9篇论文均来自信息科学技术学院微纳电子学研究院,内容涉及新材料新机制晶体管、神经形态计算、CMOS器件与电路可靠性等多项学术前沿领域,具体成果如下。

仿制生物大脑进行神经形态计算一直是人类追求的热点问题。随着集成电路技术的发展,直接利用电子器件制造硬件神经网络系统,从而实现神经形态计算功能的设想逐渐进入人们的视线。硬件神经网络系统可以在与生物大脑类似的体积内,以相似的能量消耗,实现类似人脑的思考和计算。一旦发展成熟,这种技术无疑将大大推动信息产业乃至人类科学的进步。但是,凭借现有的电子器件和集成电路技术,在成本、功耗、复杂度等多方面存在着多种挑战。

一、新材料新机制晶体管研究

北京大学信息科学技术学院微纳电子研究院康晋锋教授课题组长期致力于金属氧化物阻变机制与模型、材料选择与制备、阻变器件结构与工艺、操作模式与可靠性、阻变存储阵列等方向的研究。2012年,他们与斯坦福大学合作,利用氧化铪阻变器件中电阻随电压变化的特性实现了类似生物突触的功能,其响应速度比生物突触快100万倍,电路操作过程简单,生产工艺与传统集成电路技术兼容,成本低,有望应用于图像语音识别、大数据分析等复杂性海量信息处理。

功耗是制约未来集成电路发展的瓶颈问题。在栅极中引入铁电新材料的“负电容晶体管”可以突破传统场效应晶体管的亚阈值摆幅开关极限,有望在极低电源电压下工作,从而降低功耗并保持高性能。但是,NCFET中负电容效应的物理原理以及回滞现象的产生机制尚不完全清楚,其是否能够实现无回滞且稳定的超陡亚阈特性以面向实际高速逻辑电路应用成为了近几年国际上争议的焦点。黄芊芊助理教授和黄如院士团队从器件和材料的基本物理机制入手,通过实验首次直接观测到铁电材料的负微分电容现象,提出并证实了基于动态极化翻转的负电容原理的全新理论解释,阐明了NCFET的超陡亚阈值摆幅和回滞现象产生的物理本质,建立了可预测的物理模型,并发现NCFET亚阈值摆幅和回滞现象之间的优化存在本征的冲突,从而指明了面向不同电路应用的器件设计。该工作以《负电容晶体管中负电容和回滞现象的物理根源新理解》为题发表。

近日,康晋锋课题组通过结构与技术创新,在神经突触结构与实现方面取得系列成果。其中,通过结构创新,提出基于三维阻变器件结构的电子神经突触,具有高效神经形态学习能力,其每个单元的体积只有生物突触的1/100000,为实现大规模、高密度、低能耗的神经网络系统提供了与当前半导体工艺兼容的低成本解决方案。该成果与斯坦福大学合作完成,以题为Ultra-low-energy three-Ddimensional oxide-based electronic synapses for implementation of robust high-accuracy neuromorphic computation systems的论文发表于《美国化学会•纳米》,北大高滨博士后为第一作者,康晋锋教授、刘力锋教授为共同通讯作者。

铁电材料还可以应用在存储器领域。基于氧化铪的铁电新材料有着传统铁电材料无法比拟的优势,然而其铁电特性来源在国际上仍有争论,其多样的循环特性也限制了其进一步的发展。黄鹏助理研究员和康晋锋教授团队从材料计算入手,发现了一种可能的氧化铪中铁电特性来源,并基于计算结果对循环特性的进行了蒙特卡洛模拟。实验结果表明,该器件模拟方法可以很好的拟合并再现各种循环特性,这在一定程度上验证了所提出的铁电特性来源机制。该工作以《氧空位在基于氧化铪的铁电存储材料的循环特性中的作用》为题发表,并入围大会最佳学生论文的候选。

同时,通过技术创新,提出并利用与CMOS工艺完全兼容的技术,制备可实现高密度集成的垂直围栅场效应晶体管与阻变器件组合单元,并成功地在一个器件单元结构中演示了不同的神经元功能,为丰富与优化设计神经网络系统提供了新的技术解决方案。该神经单元结构具有最小单元面积、低于2 nA的操作电流、小于10 ns的开关速度。该项成果与新加坡科技研究局微电子学研究院合作完成,以题为Highly compact and well behaved nano-pillar transistor controlled resistive switching cell for neuromorphic system application的论文发表于《自然》出版集团的《科学报告》,北大陈冰博士、新加坡王新朋博士为共同第一作者,康晋锋教授为通讯作者。

如前所述,如何突破晶体管开关效率的极限对于降低集成电路的功耗至关重要。刘飞助理教授与合作者一起提出并从理论上研究了利用“冷源”过滤高能热电子进而打破晶体管开关效率的极限,基于石墨烯和硅分别设计了两类“冷源”结构,并通过第一性原理输运计算对器件性能进行评估同时讨论了器件优化设计方法。该工作以《基于源端态密度工程的超低功耗器件第一性原理模拟》发表。

上述研究工作得到国家重点基础研究发展规划、国家自然科学基金和中国博士后科学基金等资助。

上述工作均得到了广泛关注。特别是,对于负电容晶体管的研究,针对最具争议的关键机制问题提出了符合物理本质的新理论,得到了包括美国工程院院士在内的学术界专家和包括台积电在内的产业界知名公司的高度评价。

二、基于新型器件的神经形态计算研究

利用新型非易失性存储器实现计算存储的融合可以加速神经形态计算,制备高能效的人工智能芯片。黄鹏助理研究员和康晋锋教授团队提出了利用NVM累积权重符号位,结合二值神经网络算法解决了NVM神经网络的精准权重在线更新问题,实现了在线训练。该工作以《利用非线性2T2R突触单元现实BNN在线训练的硬件解决方案》为题发表。

针对基于阻变器件的神经形态计算中权重随着时间变化导致系统性能衰退的问题,黄鹏助理研究员和康晋锋教授团队从物理机制出发,建立了描述阻变器件权重衰变的简约模型,提出了新的突触单元结构和刷新方式以改进神经网络系统的可靠性。该工作以《面向导电通道模拟型阻变阵列的“态”不稳定性和保持行为的解析模型以及其在神经网络设计上的应用》为题发表。

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