复旦大学李文武&新加坡国立大学Kian Ping Loh NC:极性依赖铁电调制在二维混合钙钛矿异质结晶体管中实现异构调控

来源:先进光伏发布时间:2025-10-24 14:11:48

论文概览

针对铁电晶体管中铁电极化与电荷俘获之间竞争机制难以协同调控的关键难题,复旦大学、新加坡国立大学等多家科研机构联合提出基于极性依赖的铁电异构调控机制。该研究通过设计具有电子俘获位点的二维有机-无机杂化钙钛矿铁电材料(EATMP)PbBr₄(ETPB),并结合不同极性的二维半导体通道,实现了铁电极化与电荷俘获机制的极性依赖转换。理论模拟与实验验证表明:在电子多子的n型半导体中表现为电荷俘获行为,而在电子少子的p型半导体中则呈现铁电调控机制。基于此机制,双极WSe₂铁电异质结晶体管实现了非易失性存储器与易失性突触权重调制在同一器件中的协同控制。利用实验提取的参数进行器件级仿真,该网络在迁移学习任务中实现了92.9%的识别准确率,训练效率提升20.7倍。该研究以“Polarity-dependent ferroelectric modulations in two-dimensional hybrid perovskite heterojunction transistors”为题发表于顶级期刊《Nature Communications》。

技术亮点

极性依赖铁电调控机制:通过设计铁电层中的电子俘获位点与半导体载流子类型的耦合,实现n型器件中电荷俘获主导与p型器件中铁电极化主导的宏观电滞行为。

二维杂化钙钛矿铁电材料:合成的ETPB材料具有面内自发极化与溴空位诱导的电子俘获特性,兼具铁电性与电荷调控能力。

双极器件异构操作:在WSe₂基双极晶体管中,p区表现为铁电调控,n区表现为电荷俘获,实现了非易失性记忆与易失性权重更新的动态切换。

高性能神经形态计算:器件级仿真显示,迁移学习网络识别准确率提升至92.9%,训练时间缩短20.7倍,展示了在高效 neuromorphic 计算中的应用潜力。

研究意义

✅ 揭示极性依赖铁电调控新机制:通过半导体载流子类型调控铁电与电荷俘获的竞争,为多功能铁电器件设计提供新思路。

✅ 实现异构功能集成:在同一器件中实现非易失性存储与易失性突触更新的协同控制,突破传统铁电器件功能单一的局限。

✅ 推动神经形态硬件发展:器件级仿真验证了在迁移学习任务中的高效性能,为下一代智能计算硬件奠定基础。

✅ 拓展二维铁电材料应用:结合二维半导体与杂化钙钛矿铁电体,展示了其在多功能电子器件中的广阔前景。

深度精度

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图1组 通过TCAD模拟揭示了铁电极化与电荷俘获的竞争机制及极性依赖的异质调控原理:模拟结果显示在具有电子俘获位的铁电晶体管中,n型MoS₂器件呈现电荷俘获主导的顺时针回滞,而p型BP器件则展示铁电主导的逆时针回滞,这种半导体极性依赖的宏观铁电行为源于电子多数载流子对俘获效应的增强——n型半导体中俘获电子形成的内建电场阻碍铁电偶极翻转,而p型器件中俘获电子不足以致铁电极化显现。

图2组 系统表征了二维杂化钙钛矿铁电材料ETPB的晶体结构与铁电性能:XRD图谱显示薄膜具有(001)取向的Dion-Jacobson相结构,且晶体相对衬底呈倾斜排列,PFM测量证实其存在垂直与水平方向的自发极化,通过"盒中盒"扫描实验观测到±12V偏压可翻转铁电畴,结合P-E回线测试获得1.1μC/cm²的剩余极化强度,证明该材料在室温下具有稳定的铁电性。

图3组 基于DFT计算揭示了ETPB中溴空位固有的电子俘获特性:差分电荷密度图显示Br空位处存在明显的电荷积累,态密度计算表明溴空位会在导带底引入俘获能级,导致费米能级上移并形成带隙内的电荷态,这种本征电子俘获位与铁电性的耦合为实现功能化器件提供了理论基础。

图4组 实验验证了二维铁电异质结晶体管的极性依赖调控行为:n型MoS₂器件显示电荷俘获主导的顺时针回滞,p型BP器件呈现铁电控制的逆时针回滞,而双极性WSe₂器件在p区展现铁电行为、n区呈现电荷俘获特性,且当栅压超过40V时p型区域发生从电荷俘获到铁电控制的转变,证实了电场强度与半导体极性对宏观铁电显现的协同调控作用。

图5组 展示了基于二维铁电异质结晶体管的迁移学习神经网络模拟:通过冻结ImageNet预训练特征并结合CIFAR-10数据集进行再训练,网络在保留特征记忆的条件下仅需2个周期即可达到80%准确率,最终识别精度提升至92.9%,且训练效率提高20.7倍,混淆矩阵热图显示分类精度全面提升,证实铁电非易失记忆与电荷俘获易失权重更新的协同机制能显著增强神经网络性能。

结论展望

本研究通过将具有电子俘获位点的二维杂化钙钛矿铁电材料与不同极性的二维半导体结合,实现了极性依赖的铁电异构调控机制,在单一双极晶体管中协同控制了非易失性存储与易失性突触更新。器件级仿真进一步展示了其在迁移学习任务中识别准确率与训练效率的显著提升。该工作不仅深化了对铁电与电荷俘获竞争机制的理解,也为发展多功能、高效率的神经形态计算硬件提供了新路径。

文献来源

Li, E., He, W., Wang, R. et al. Polarity-dependent ferroelectric modulations in two-dimensional hybrid perovskite heterostructure transistors. Nat. Commun. 16, 9382 (2025).https://doi.org/10.1038/s41467-025-64387-x

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