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电动汽车驱动
★ 4.0
通过插入Al₂O₃中间层实现多态与超低功耗铁电隧道结
Multistates and Ultralow-Power Ferroelectric Tunnel Junction by Inserting Al₂O₃ Interlayer
| 作者 | Yefan Zhang · Shihao Yu · Peng Yang · Xiaopeng Luo · Hui Xu · Xi Wang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Electron Devices |
| 出版日期 | 2024年12月 |
| 技术分类 | 电动汽车驱动 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 铁电隧道结 氧化铝夹层 多级状态 超低功耗 类脑计算 |
语言:
中文摘要
在本文中，我们设计了一种优化的铁电隧道结（FTJ）器件结构，即在 Hf₀.₅Zr₀.₅O₂（HZO）薄膜之间插入 3 纳米的 Al₂O₃。Al₂O₃ 中间层可以阻止 HZO 晶粒的纵向生长，并增加铁电畴的数量。因此，带有 Al₂O₃ 中间层的 FTJ 器件展现出惊人的多级状态（256 级）和超低的计算功耗（76.1 皮瓦/比特）。此外，所提出的 FTJ 器件具有高线性度（<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\alpha _{\text {p}} = -1.262$ </tex-math></inline-formula>）、宽调制能力和良好的可重复性。研究结果表明，该器件在高能效类脑计算应用中具有很高的潜力。
English Abstract
In this article, we have designed an optimized ferroelectric tunnel junction (FTJ) device structure that inserts 3-nm Al2O3 between Hf0.5Zr0.5O2 (HZO) films. The Al2O3 interlayer can block the longitudinal growth of HZO grains and increase the number of ferroelectric domains. Therefore, the FTJ devices with Al2O3 interlayer demonstrate amazing multilevel states (256) and ultralow computational power consumption (76.1 pW/bit). In addition, the proposed FTJ device shows high linearity ( _ p = -1.262 ), wide modulation capability, and good reproducibility. The results indicate that the device has high potential in energy-efficient brain-like computing application.
S
SunView 深度解读
从阳光电源的业务视角来看，这项铁电隧道结（FTJ）技术虽然当前主要面向类脑计算领域，但其核心特性与我们在新能源领域的技术需求存在潜在契合点。
该技术通过在HZO铁电薄膜中插入Al₂O₃中间层，实现了256级多态存储和76.1 pW/bit的超低功耗，这种极致的能效优化理念与阳光电源在光伏逆变器和储能系统中追求的高效能量转换目标高度一致。具体而言，该技术的多态特性和高线性度可为我们的智能储能系统提供新型功率管理芯片方案，特别是在需要精细化能量调度的分布式储能场景中，多级状态控制能力可实现更精准的功率分配和状态监测。
从应用前景看，该技术的超低功耗特性对阳光电源开发下一代智能化产品具有启发意义。在光伏逆变器的MPPT算法优化、储能系统的BMS智能决策、以及氢能系统的精密控制等场景中，低功耗高精度的控制芯片是关键需求。然而，当前该技术仍处于实验室阶段，距离工业级应用存在较大距离。
主要挑战包括：铁电材料在宽温度范围（-40℃至85℃）下的稳定性验证、大规模制造工艺的成本控制、以及与现有功率电子系统的集成兼容性。建议我们保持技术跟踪，在中长期研发规划中评估将铁电存储技术应用于边缘智能控制单元的可行性，这可能成为提升产品智能化水平和能效表现的差异化竞争优势。同时，可探索与相关研究机构建立合作，推动该技术向新能源应用场景的适配性开发。