李晓光  (教授)

近期，我们课题组制备了高质量Ag/BaTiO₃/Nb:SrTiO₃铁电隧道结，其中铁电势垒层厚为6个单胞（约2.4nm）。基于隧道结能带的设计，以及其对阻变速度、开关比、操作电压的调控，该原型存储器信息写入速度快至600ps（注：机械硬盘的速度约为1ms,固态硬盘的约为1-10μs），开关比达2个数量级，且其600ps的阻变速度在85℃时依然稳定（工业测试标准）；写入电流密度4×10³A/cm²，比目前其他新型存储器低约3个量级；一个存储单元具有32个非易失阻态；写入的信息预计可在室温稳定保持约100年；可重复擦写次数达10⁸-10⁹次，远超商用闪存寿命（约10⁵次）。即使在极端高温（225℃）环境下仍能进行信息的写入，可实现高温紧急情况备用。这些结果表明，该铁电隧道结非易失存储器具有超快、超低功耗、高密度、长寿命、耐高温等优异特性，是目前综合性能最好的非易失存储器之一。特别是，该存储器还由于铁电隧穿层中畴的可连续翻转特性能实现电阻的连续调节，而且这一忆阻特性可用于构建超快的人工突触器件，从而用于开发超快人工神经网络存算一体系统。人工神经网络的模拟结果表明，利用该铁电隧道结忆阻器构建的人工神经网络可用于识别MNIST手写数字，准确率可达90%以上。相关成果被人民网，材料人等媒体报道。

  该成果以“Sub-nanosecond memristor based on ferroelectric tunnel junction”为题在线发表于Nature Communications。