从实验室里的新奇现象到逐渐明晰的应用前景,滑移铁电材料正以惊人的速度不断进步着。随着全球科研团队的持续攻关,未来我们或许能见证搭载滑移铁电存储器的电子设备,以超低能耗实现秒级启动,瞬间吞吐海量数据;植入滑移铁电技术的人工智能芯片,模拟人脑精密运作,...
实验中观察到了不同畴壁形状的产生,根据我们的理论计算,这归因于多方向滑动诱导的滑移铁电畴。此外,γ-InSe中的铁电极化确保了隧穿器件具有约255 A/W 的高光电响应率和用于实时成像的快速响应时间,并且石墨烯/γ-InSe/石墨烯器件还具有高光电响应性和用于实时成像应用的快速响应时间。我们的工作不仅丰富了滑动铁电...
研究了采用单层石墨烯作为沟道层的FeFET器件,并表现出了纳秒量级的超快开关速度和超过10E11个开关周期的高耐久性,媲美于最先进的FeFET器件。 在下一代非易失性存储器技术方面,这些特性突出了二维滑移铁电体的应用潜力。 Ultrafast high-endurance memory based on sliding ferroelec...
二维滑移铁电作为一种新兴的功能性材料,具有广泛的应用前景。在光电器件方面,二维滑移铁电可以用于设计可控光电器件,例如光电开关、光电传感器等。在磁存储器件方面,二维滑移铁电可以用于设计高密度、高速度的磁存储器件。在传感器方面,二维滑移铁电可以用于设计高灵敏...
以存储器为例，使用传统离子型铁电材料如锆钛酸铅PZT的存储器一般可读写几万次，而使用新型二维层状滑移铁电材料的存储器则基本无读写次数限制。这意味着，如果这种材料应用于深海探测或航空航天等重大装备中，将能够极大提升设备的可靠性，降低维护成本，为这些领域的发展注入新的动力。这一成果的取得，不仅展示了...
近日,电子科技大学的刘富才教授、中国科学院宁波材料技术与工程研究所的钟志诚研究员、复旦大学的李文武教授及其团队合作,通过理论计算预言了滑移铁电材料的抗疲劳特性,并基于滑移铁电机制,制备出了无疲劳二维层状滑移铁电材料。研究人员进一步通过深度势能分子动力学(DeePMD),阐明了该机制实现抗铁电疲劳的微观起源。相关研究...
通过二维材料的堆叠技术,可通过层间滑动来切换界面极化,这被称为滑动铁电性,它在超薄厚度、高切换速度和高抗疲劳性方面具有优势。然而,揭示菱面体堆叠材料中滑动路径与极化状态之间的关系仍然是一个挑战,这是实现二维滑动铁电性的关键。鉴于此,北京理工大学郑守君研究员和三峡大学杨柳博士共同合作在Advanced Materials在...
MoS2是由硫原子和钼原子交替排列而成的二维材料。近年来,研究人员发现MoS2中存在着滑移铁电极化的现象,即在材料表面或界面上的原子可以发生滑移,从而引起铁电极化。滑移铁电极化是指材料中原子的滑移可以导致电子极化的现象。在MoS2中,硫原子...
自从实验证明平行堆叠的双层六方氮化硼(h-BN)存在界面铁电极化以来,二维(2D)滑移铁电材料得到了极大的丰富,因为二维材料的堆叠顺序可以用来操纵自发极化和滑移铁电,与其内在是否存在铁电性无关。基于二维材料的存储器和忆阻器已被广泛研究并应用于信息存储、内存计算和神经形态计算。二维材料的层状特性使其适合构建金属...
通过二维材料的堆叠技术,可通过层间滑动来切换界面极化,这被称为滑动铁电性,它在超薄厚度、高切换速度和高抗疲劳性方面具有优势。然而,揭示菱面体堆叠材料中滑动路径与极化状态之间的关系仍然是一个挑战,这是实现二维滑动铁电性的关键。鉴于此,北京理工大学郑守君研究员和三峡大学杨柳博士共同合作在Advanced Materials在...