Рост спроса на вычислительные системы с интенсивным использованием данных влечёт за собой необходимость в технологиях памяти нового поколения, способных обеспечивать скорость, энергоэффективность и масштабируемость.
Мемристоры — устройства резистивной памяти, которые одновременно хранят и обрабатывают данные — считаются перспективными кандидатами для вычислительных систем нового поколения, включая нейроморфные вычислительные системы. Однако их широкое внедрение ограничено производственными ограничениями, особенно компромиссом между производительностью устройства и стоимостью изготовления.
В исследовании, опубликованном в International Journal of Extreme Manufacturing, профессор Кан и его команда из Университета Ёнсе изучают эту перспективную область, используя растворно-полученные двумерные (2D) материалы для изготовления мемристоров.
Статья предлагает первый подробный обзор, посвящённый мемристорам, созданным с использованием 2D-материалов, полученных растворным методом:
* от синтеза и разработки устройств до механизмов переключения и применения.
«Хотя 2D-материалы уже давно обещают в электронных устройствах, их высокая стоимость производства препятствовала практическому применению», — сказал профессор Кан. «Наш обзор освещает недавние прорывы, демонстрирующие, что растворно-полученные методы могут приблизить эти материалы к масштабируемому использованию в реальных условиях».
Традиционные мемристоры часто основаны на оксидах переходных металлов, которые обеспечивают хорошую производительность, но их сложно и дорого изготавливать в больших масштабах. Двумерные материалы, такие как MoS₂ или другие слоистые кристаллы, изучаются в качестве альтернативы благодаря их потенциалу для низкого энергопотребления, быстрого переключения и механической гибкости.
Однако наиболее распространённые методы производства 2D-материалов, такие как механическое расслоение или химическое осаждение из газовой фазы (CVD), имеют ограничения с точки зрения выхода, стоимости и требований к оборудованию.
Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи обращаются к растворным подходам, таким как жидкофазное расслоение, которое может производить большие количества дисперсий 2D-материалов при относительно низких затратах. Эти дисперсии затем могут быть нанесены на поверхности с использованием знакомых методов производства, таких как распыление, струйная печать или центрифугирование.
«Растворная обработка позволяет производить и применять 2D-материалы способами, которые больше совместимы с крупномасштабным и высокопроизводительным производством», — пояснил профессор Кан.
Несмотря на свою масштабируемость, растворная обработка исторически страдала от серьёзных недостатков. Нанолисты, полученные методом жидкостного расслоения, как правило, малы (обычно 100 нм) и дефектны, что приводит к высокому межслоевому сопротивлению и неоднородным плёнкам, ухудшающим производительность устройств.
Команда Канга подчёркивает, как недавние инновации, особенно электрохимическая интеркаляция с последующей мягкой обработкой ультразвуком, преодолевают эти барьеры. Этот метод позволяет получать более крупные и менее повреждённые нанолисты с улучшенной сплошностью плёнки и резко сниженным сопротивлением в местах соединения. В результате мемристоры, изготовленные с использованием этих материалов, теперь приближаются к уровням производительности тех, что изготовлены с помощью CVD или механического расслоения.
«Этот подход оживил эту область», — отметил соавтор Киджонг Нам. «Мы впервые наблюдаем электронные показатели производительности, которые делают мемристоры на основе растворов конкурентоспособными».
Хотя прогресс значителен, авторы предупреждают, что перед коммерческим внедрением необходимо решить несколько технических задач. Главной из них является необходимость достижения воспроизводимых массивов большого размера с небольшими вариациями производительности.
«Достижение воспроизводимых массивов большого размера с небольшими вариациями производительности остаётся критически важной задачей», — сказал доктор Донджун Ри, другой соавтор. «Но междисциплинарный характер этой области, такой как химия, материаловедение, физика устройств и искусственный интеллект, делает её захватывающей».
По мере распространения искусственного интеллекта, периферийных вычислений и приложений Интернета вещей давление на разработку эффективных и экономически выгодных решений для памяти возрастает. Обзор Канга и его коллег предлагает своевременный и всесторонний взгляд на класс материалов, которые могут стать ключом к масштабируемым высокопроизводительным мемристорным вычислениям.
«Будущее мемристоров, изготовленных растворным методом, будет зависеть от того, насколько хорошо мы сможем сочетать недорогое производство с надёжностью устройств в масштабе. Работа предстоит ещё, но потенциальные преимущества этих материалов делают их достойными изучения», — добавил профессор Кан.