登上《Science》! 中国科学家借助AI创制“抗疲劳”的铁电材料

AI不仅可以帮助写文章，还能助力开发新材料。6月7日，中国科学院宁波材料所柔性磁电功能材料与器件团队联合电子科技大学、复旦大学团队在Science（《科学》）发文。该项研究基于二维滑移铁电机制，为解决铁电材料疲劳问题提供了新思路。值得一提的是，该研究主要依靠了AI辅助原子模拟计算了预测结果，并论证了相关机制。

文章截图。受访者供图

铁电材料是一种常见的绝缘功能材料，因其晶体中正负电荷中心不重合，产生电偶极矩，从而具有自发电极化性质，小到打火机、麦克风、耳机、存储器等，大到驱动器、能量转换器、滤波器、制动器、减震器等都离不开铁电材料。

然而随着极化翻转次数的增加，铁电材料极化会减小而导致其性能衰减，最终引发器件失效故障。近年来, 在航空航天、深海探测等重大技术装备领域，利用铁电材料制作的各类器件常被用于执行存储、传感、驱动等关键任务，因此对铁电材料的抗疲劳特性进行优化设计成为现实课题。

“传统铁电材料产生疲劳的原因与其原子结构息息相关。”宁波材料所柔性磁电功能材料与器件团队何日副研究员介绍，在传统铁电材料内部有无数个晶格单元，每个晶格单元内都聚集了带电离子，同时也存在很多缺陷。

极化翻转过程示意图。受访者供图

原来，在电场下，铁电材料中的每个晶格单元的极化翻转如同海浪一般，从材料的一端传播到另一端。在此过程中缺陷会逐渐移动并聚集，久而久之就会聚集成缺陷团簇，阻止极化翻转的传播。“就像海浪卷起海水中的小石子，小石子会聚集成大礁石，阻止海浪的移动。”何日形象地描述。

如何“阻止”这些缺陷在电场下移动，成为铁电抗疲劳的关键。

宁波材料所柔性磁电功能材料与器件团队何日副研究员与钟志诚研究员想到了二维滑移结构。“二维滑移结构是近几年科学家创制的一种特殊的合成材料结构，可理解为两张纸叠在一起，在电场下层间能够相对滑移，其厚度只有1纳米，差不多就是两个原子层的厚度。”何日解释道。

由于两层原子之间存在空隙，空隙能把两层之间的缺陷阻隔开来，利用这种特性，是不是就可以阻止缺陷移动，进而实现“抗疲劳”呢？

常规铁电材料和二维滑移铁电材料疲劳特性的对比。受访者供图

宁波材料所团队首先通过基于量子力学的密度泛函理论计算，预言了这种“可能性”。

“我们联合电子科技大学、复旦大学的研究团队制备出只包含两个原子层的二维层状滑移铁电材料，证实了这种结构的铁电材料的确有不会疲劳的特性，但是为什么不会疲劳？具体机制是什么？还需要深入探究。”

科学研究的价值在于发现问题、解决问题。要让科研成果落地，发现现象之余，还必须弄清其中的“道理”。

何日进一步解释道，几十个原子的小尺度人们可以通过常规的计算方法得到相关结果，而滑移铁电极化翻转过程中涉及到畴界移动和各类缺陷的相互作用，是一个复杂的体系，其中的原子运动情况需要进行数十万原子的大规模模拟计算，常规计算方法无法实现。

基于双层二硫化钼滑移铁电材料制备的场效应晶体管器件。受访者供图

“从量子力学基本方程出发，来计算原子的动力学行为，计算量和原子数量成指数关系。原子越多，计算量就越大，计算也就越难。”针对此，宁波材料所团队发展并利用了AI辅助的原子计算方法。

他们借助人工智能方法，自主学习了上万个包含几十个原子小体系的计算结果特征，并利用训练好的深度学习模型，模拟了大规模数十万原子体系在循环电场下的运动。最终发现，由于层间滑移无需克服离子间的共价键，极化翻转所需外加电场较小，不足以让缺陷移动，而且二维层状的结构使缺陷难以跨越层间移动，所以缺陷更加不会聚集，也不会产生铁电疲劳。

中国科学院宁波材料所何日副研究员。受访者供图

弄清了具体机制，制备就更能有的放矢。相关科研团队通过化学气相输送（CVT）法制备了双层MoS2（二硫化钼）铁电器件。结果发现，在数百万次循环电场翻转极化以后，铁电极化并没有发生任何衰减，器件的抗疲劳性能明显优于传统离子型铁电材料。

“使用传统离子型铁电材料的存储器一般可读写几万次，而使用新型二维层状滑移铁电材料的存储器不仅无读写次数限制，1纳米的超薄厚度还能大大提升其存储密度。对深海探测或航空航天重大装备领域而言，有望大大提升设备可靠性。”何日介绍，接下来他们将针对这种抗疲劳滑移铁电的热稳定性进行研究，争取让这种“无疲劳”的铁电材料早日实现产业化应用。