四川在线记者 文露敏
这一次，中国科学家走在了世界前列。
日前，电子科技大学光电科学与工程学院刘富才教授团队联合复旦大学、中国科学院宁波材料所在国际知名学术期刊《Science》（下称《科学》）上发表最新研究成果，开发出“耐疲劳铁电材料”，在全球范围内率先攻克了困扰领域内70多年的铁电材料疲劳问题。
研究在线发表于《科学》。受访者供图
2023年7月，习近平总书记来川视察时指出，四川要完善科技创新体系，积极对接国家战略科技力量和资源，优化完善创新资源布局，努力攻克一批关键核心技术，着力打造西部地区创新高地。近年来，四川高质量基础研究成果接连涌现，培育发展新质生产力动能强劲。
“耐疲劳铁电材料”研究突破是四川不断向“新”，夯实科技创新基础的缩影。这项研究将带来哪些“新”动力？背后又有什么故事？
刘富才团队。受访者供图
率先攻克领域内难题
与国际顶尖团队“同台竞技”
走进电子科技大学纳米光电子学实验室，首先映入眼帘的是一个大手套箱，箱身两边整齐排列着两排黑色长手套。箱里充斥着惰性气体，为器件的组装和转移提供了良好的惰性环境。
登上国际知名学术期刊的研究成果，就在这里诞生。基于二维滑移铁电机制，四川科学家在国际上率先为解决铁电材料的疲劳问题提供了新策略。
铁电材料是指具有铁电效应的一类材料，并且具有独特的电、光、力、声和热学等性能，广泛应用于各种功能器件。“包括计算机的存储设备、服务于人工智能的类脑器件等。”刘富才举例。
之所以成为存算一体、类脑智能等场景的“香饽饽”，是因为铁电材料具备独特的“内极化场”，可以通过外部电场等刺激调控来改变，发生极化翻转，正好能够对应计算和存储“0”“1”乃至“0”与“1”之间的各种中间态。
然而，在电场下，铁电材料内部的极化翻转就如同涌上海岸的“海浪”，裹挟着的“石子”和“沙子”等缺陷会逐渐移动并聚集，久而久之就会聚集成缺陷团簇，最终导致铁电材料性能衰减，引发器件失效故障。“这会限制存储芯片读写的稳健性，使用寿命也会相应缩减。”刘富才以具体应用举例。
上世纪50年代以来，铁电材料的疲劳问题就是科学界关注的焦点。此次，刘富才和合作者提出的“中国方案”，核心是一种二维滑移结构，就像两张叠起来的“纸”，厚度只有两个原子层，但其中的空隙正好限制了缺陷的移动。
以此为基础制备的存储芯片，理论上可以实现无限次数的擦写，由于没有读写次数限制，能够大幅提升芯片器件的可靠性、耐久性，同时有效降低成本，有望推动铁电存储及类脑智能器件方面应用，助力培育发展新质生产力。
文章刊发时是一个凌晨。刘富才惊讶地发现，美国的一支科研团队也针对同样的问题发表了类似的解决方案，只是采用了不同的体系。
“我们的投稿时间比他们早了两个月！”在刘富才看来，这充分说明，中国具备与国际顶级科研团队“同台竞技”的实力和底气。
这项成果也得到了《科学》编辑和审稿专家的认可。在评审意见中，一位审稿专家表示：“显然，滑移铁电中极化翻转的势垒远小于缺陷迁移势垒。”另一位审稿专家则表示，通过滑移铁电机制来解决铁电疲劳问题“非常巧妙”。
日复一日的“拓荒”
对“偶然”的创新思考带来的“必然”突破
“成果的取得，归功于对科学锲而不舍地求真。”刘富才提到一次“偶然”——2021年10月，他发现，层状材料层与层之间会产生整体滑移，“当时的想法是，滑移产生的机械摩擦，可能带来更大的不稳定性，我们决定用实验来验证。”
出乎意料的是，实验得出了完全相反的结果。从第一次电场翻转极化循环到数百万次循环，电滞回线基本重合，铁电极化并没有发生衰减。这也意味着，他们给出了解决铁电材料疲劳问题的理想方案。
成果固然可喜，但刘富才清醒地认识到，科学研究单凭“偶然”是行不通的：“这是一个慢慢积累、发现的过程，就像是‘拓荒’，不知道什么时候能收获。”
2012年，刘富才叩开“低维铁电材料”的大门，在铁电元件的小型化、集成化及如何突破尺寸效应、表面效应制约等方面不断探究。“求新”是刘富才对待科研的原则，他坚持从另一个角度来看待传统问题，不断提出更好的解决方案。
凝炼成几页纸的成果，发表背后是近30人的团队，两年多的时间，在实验室里一次次地优化工艺、进行试验，反反复复论证、修改。
值得一提的是，在合作者的支持下，本次研究还依靠AI模拟大规模数十万原子体系在循环电场下的运动，计算出预测结果，最终论证了相关机制。
读书的时候，刘富才看到，铁电材料的疲劳特性频繁出现在国内外各种文献之中。而如今，在攻克这一问题的“史书”上，有了中国人崭露头角的一页。
该研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、四川省科技计划等项目的大力支持。
“‘耐疲劳铁电材料’可以应用于高性能存算一体器件和芯片，也为类脑智能架构芯片的研制提供了理想材料体系。”大唐恩智浦半导体首席执行官刘涛对新成果感到振奋。他说，当下火热的人工智能，正需要存算一体技术突破算力瓶颈，而“耐疲劳铁电材料”可以作为“神助攻”，提升服务器的存储量级，非常期待这项科研成果尽快实现产业化应用。
“下一步，我们要面向应用，让成果加快从实验室走向生产线。”刘富才和团队成员表示。
