Huazhong University: сегнетоэлектрические транзисторы AlScN с каналом IGO дали окно памяти 20,6 В на образцах

Группа из Huazhong University of Science and Technology (Ухань) и Гонконгского политехнического университета сообщила о сегнетоэлектрических полевых транзисторах (FeFET) на вюрцитном нитриде алюминия-скандия (AlScN) с ультратонким каналом из оксида индия-галлия (IGO). Статья, описывающая приборы без отжига для нейроморфных вычислений, вышла в Nature Communications 3 ноября 2026 года. По данным авторов, лучшая из трёх испытанных структур достигла окна памяти до 20,6 В и ресурса 10^6. doi.orgNature Communicationsdoi.orgОткрыть источник ↗

Почему AlScN и что ему мешает

Вюрцитные сегнетоэлектрики AlScN рассматривают как кандидатов для энергонезависимой памяти (NVM). Причины, которые называют авторы: высокая остаточная поляризация (Pr более 100 мкКл·см−2) и совместимость с технологическими операциями BEOL (back-end-of-line). doi.orgNature Communicationsdoi.orgОткрыть источник ↗

Вместе с тем, как отмечают авторы, создание высокопроизводительных вюрцитных FeFET остаётся серьёзной задачей. Препятствия — высокая плотность ловушек на границе раздела (Dit) и большой разброс порогового напряжения (VTH). doi.orgNature Communicationsdoi.orgОткрыть источник ↗

Чтобы изучить это, группа изготовила FeFET на AlScN с ультратонким каналом IGO в трёх разных структурах. Авторы сообщают, что переключение поляризации в этих структурах идёт по разным механизмам. doi.orgNature Communicationsdoi.orgОткрыть источник ↗

Результаты для структуры MFMIS

FeFET со структурой металл–сегнетоэлектрик–металл–изолятор–полупроводник (MFMIS) показали, по данным авторов, качественную границу раздела с низким Dit и стабильное VTH. В этой структуре окно памяти достигло 20,6 В, а ресурс составил 10^6. doi.orgNature Communicationsdoi.orgОткрыть источник ↗

Приборы также стабильно работали в 6-битном режиме с 64 различимыми состояниями. Авторы представляют это как подтверждение пригодности для многоуровневого хранения данных. doi.orgNature Communicationsdoi.orgОткрыть источник ↗

Кроме того, команда продемонстрировала применение FeFET в нейроморфных сетях с точностью распознавания 93,02%. doi.orgNature Communicationsdoi.orgОткрыть источник ↗

Работа является лабораторным исследованием отдельных приборов. При изготовлении использовали установку магнетронного напыления в Wuhan National Laboratory for Optoelectronics. Корреспондирующие авторы — Yang Chai и Xuefei Li.