2022-02-23 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)
VO2は室温でリラックスした状態では絶縁体であるが、68℃になると急激に絶縁体から金属に転移し、その格子構造が変化する。
実験では、VO2のサンプルに電流を流した。電流は、ある経路をたどって物質を横切り、反対側に抜けるのです」とSamizadeh Nikooは説明する。電流が試料を温めると、VO2の状態が変化した。そして電流が流れると、材料は元の状態に戻った。次に、2回目の電流パルスを流すと、状態が変化するまでの時間が材料の履歴に直接つながっていることがわかった。
研究者らはさらに、VO2が直近の外部刺激を3時間まで記憶していることを突き止めた。「実際、メモリー効果は数日間持続する可能性がありますが、現在、それを測定するために必要な機器がありません」とElison Matioli は言います。
＜関連情報＞
- https://actu.epfl.ch/news/researchers-discover-a-material-that-can-learn-lik
- https://www.nature.com/articles/s41928-022-00812-z
二酸化バナジウムのガラス的ダイナミクスの電気的制御によるデータ保存・処理への応用 Electrical control of glass-like dynamics in vanadium dioxide for data storage and processing
Mohammad Samizadeh Nikoo,Reza Soleimanzadeh,Anna Krammer,Guilherme Migliato Marega,Yunkyu Park,Junwoo Son,Andreas Schueler,Andras Kis,Philip J. W. Moll & Elison Matioli
Nature Electronics Published:22 August 2022
DOI:https://doi.org/10.1038/s41928-022-00812-z
Abstract
Metal–oxide–semiconductor junctions are the building blocks of modern electronics and can provide a variety of functionalities, from memory to computing. The technology, however, faces constraints in terms of further miniaturization and compatibility with post–von Neumann computing architectures. Manipulation of structural—rather than electronic—states could provide a path to ultrascaled low-power functional devices, but the electrical control of such states is challenging. Here we report electronically accessible long-lived structural states in vanadium dioxide that can provide a scheme for data storage and processing. The states can be arbitrarily manipulated on short timescales and tracked beyond 10,000 s after excitation, exhibiting features similar to glasses. In two-terminal devices with channel lengths down to 50 nm, sub-nanosecond electrical excitation can occur with an energy consumption as small as 100 fJ. These glass-like functional devices could outperform conventional metal–oxide–semiconductor electronics in terms of speed, energy consumption and miniaturization, as well as provide a route to neuromorphic computation and multilevel memories.
