Đột phá vật lý mở đường cho bán dẫn AI thế hệ mới tiết kiệm năng lượng

Trong nhiều thập kỷ qua, phần lớn máy tính và thiết bị thông minh vận hành theo kiến trúc von Neumann, trong đó bộ xử lý và bộ nhớ tồn tại như hai thực thể tách biệt. Cấu trúc này dẫn đến hiện tượng “nút thắt cổ chai” khi dữ liệu phải liên tục di chuyển giữa nơi lưu trữ và nơi tính toán, tiêu tốn thời gian và năng lượng. Để khắc phục hạn chế này, mô hình tính toán trong bộ nhớ đã được đề xuất, cho phép xử lý dữ liệu trực tiếp tại nơi lưu trữ. Thành phần cốt lõi của phương pháp này là transistor sắt điện, một loại linh kiện có khả năng vừa lưu trữ vừa xử lý thông tin.

Tuy nhiên, vật liệu hafni oxit được sử dụng để chế tạo transistor sắt điện lại đặt ra thách thức lớn về kiểm soát cấu trúc tinh thể. Để đảm bảo chức năng nhớ hoạt động ổn định, các nguyên tử trong vật liệu phải sắp xếp theo pha trực thoi đặc biệt. Khi lớp vật liệu được chế tạo ở độ dày siêu mỏng nhằm đáp ứng yêu cầu tích hợp mật độ cao, sự sắp xếp nguyên tử này dễ bị phá vỡ, làm suy giảm hiệu năng thiết bị. Trước đây, các nhà nghiên cứu thường pha tạp thêm nguyên tố hóa học để ổn định cấu trúc tinh thể, nhưng phương pháp này phức tạp và khó mở rộng quy mô sản xuất công nghiệp.

Nhóm nghiên cứu do Giáo sư Taesung Kim thuộc Trường Cơ khí, Sungkyunkwan University dẫn đầu đã tiếp cận vấn đề từ góc độ hoàn toàn khác bằng cách khai thác nguyên lý giãn nở nhiệt. Các vật liệu khác nhau sẽ giãn nở và co lại với mức độ khác nhau khi thay đổi nhiệt độ. Dựa trên đặc tính này, nhóm nghiên cứu thiết kế điện cực bao quanh lớp hafni oxit sao cho khi hệ thống nguội đi sau quá trình chế tạo, điện cực co lại nhẹ và tạo ra lực nén lên lớp bán dẫn bên trong. Lực cơ học này đóng vai trò như một “khuôn định hình”, buộc các nguyên tử sắp xếp lại theo pha tinh thể trực thoi mong muốn, tương tự cách khuôn ép định hình bánh cá.

Transistor sắt điện hiệu suất cao dựa trên kỹ thuật điều chỉnh cấu trúc mạng tinh thể bằng ứng suất của oxit hafni. Nguồn: Đại học Sungkyunkwan

Các thiết bị bán dẫn chế tạo theo phương pháp mới có độ dày rất nhỏ nhưng vẫn duy trì độ ổn định sau hơn một nghìn tỷ chu kỳ hoạt động, chứng tỏ độ bền vượt trội so với nhiều cấu trúc trước đây. Khi tích hợp thành mảng transistor và ứng dụng vào hệ thống nhận dạng hình ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo, thiết bị đạt độ chính xác 97,2%. Kết quả này cho thấy khả năng hiện thực hóa phần cứng AI hiệu năng cao thông qua điều khiển nhiệt độ và thiết kế cơ học, thay vì phụ thuộc vào biến đổi hóa học phức tạp.

Theo Giáo sư Taesung Kim, điểm cốt lõi của nghiên cứu nằm ở việc vượt qua giới hạn của bán dẫn thế hệ mới bằng thiết kế vật lý dựa trên lực nhiệt. Nếu được thương mại hóa, công nghệ này có thể giúp các hệ thống AI hoạt động thông minh và hiệu quả hơn trong những thiết bị yêu cầu tiêu thụ điện năng thấp như điện thoại thông minh, cảm biến biên và xe tự hành. Thành tựu này không chỉ đóng góp vào lĩnh vực vật liệu sắt điện mà còn định hình hướng phát triển bền vững cho phần cứng AI trong kỷ nguyên điện toán thông minh.

Công trình được công bố trên tạp chí ACS Nano năm 2026, mở ra hướng tiếp cận vật lý hoàn toàn mới trong thiết kế phần cứng AI hiệu năng cao và tiết kiệm năng lượng.

Diệu Huyền – Theo Techxplore.com