Revival of Ferroelectric Memories Based on Emerging Fluorite‐Structured Ferroelectrics

材料科学 铁电性 神经形态工程学 可扩展性 非易失性存储器 晶体管 光电子学 场效应晶体管 纳米技术 工程物理 计算机科学 电气工程 工程类 人工智能 电压 数据库 人工神经网络 电介质
作者
Ju Yong Park,Duk‐Hyun Choe,Dong Hyun Lee,Geun Taek Yu,Kun Yang,Se Hyun Kim,Geun Hyeong Park,Seung‐Geol Nam,Hyun Jae Lee,Sanghyun Jo,Bong Jin Kuh,Daewon Ha,Yongsung Kim,Jinseong Heo,Min Hyuk Park
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:35 (43) 被引量:65
标识
DOI:10.1002/adma.202204904
摘要

Abstract Over the last few decades, the research on ferroelectric memories has been limited due to their dimensional scalability and incompatibility with complementary metal‐oxide‐semiconductor (CMOS) technology. The discovery of ferroelectricity in fluorite‐structured oxides revived interest in the research on ferroelectric memories, by inducing nanoscale nonvolatility in state‐of‐the‐art gate insulators by minute doping and thermal treatment. The potential of this approach has been demonstrated by the fabrication of sub‐30 nm electronic devices. Nonetheless, to realize practical applications, various technical limitations, such as insufficient reliability including endurance, retention, and imprint, as well as large device‐to‐device‐variation, require urgent solutions. Furthermore, such limitations should be considered based on targeting devices as well as applications. Various types of ferroelectric memories including ferroelectric random‐access‐memory, ferroelectric field‐effect‐transistor, and ferroelectric tunnel junction should be considered for classical nonvolatile memories as well as emerging neuromorphic computing and processing‐in‐memory. Therefore, from the viewpoint of materials science, this review covers the recent research focusing on ferroelectric memories from the history of conventional approaches to future prospects.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
陈宝妮完成签到,获得积分10
1秒前
李巧儿发布了新的文献求助150
1秒前
阔达的梦秋完成签到,获得积分10
2秒前
小李叭叭完成签到,获得积分10
3秒前
852应助LIM采纳,获得10
3秒前
槐序零玖完成签到,获得积分10
5秒前
万能图书馆应助李明采纳,获得10
7秒前
李巧儿完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
caffeine完成签到,获得积分10
12秒前
Yogita完成签到,获得积分10
13秒前
蛋壳柯发布了新的文献求助10
13秒前
笑点低的凝阳完成签到,获得积分10
14秒前
雨恋凡尘完成签到,获得积分10
14秒前
Explorer3号完成签到,获得积分10
14秒前
LIXI发布了新的文献求助10
15秒前
CipherSage应助正直花生采纳,获得10
15秒前
16秒前
而发的完成签到,获得积分20
17秒前
廉向珊完成签到 ,获得积分10
18秒前
21秒前
共享精神应助三三四采纳,获得10
21秒前
22秒前
23秒前
23秒前
一只小盆发布了新的文献求助10
25秒前
绿色的大嘴鸟完成签到 ,获得积分10
26秒前
27秒前
积极向上完成签到,获得积分0
27秒前
归海听云发布了新的文献求助10
28秒前
29秒前
领导范儿应助张庭玉采纳,获得10
30秒前
善良青筠发布了新的文献求助10
30秒前
33秒前
33秒前
李健的小迷弟应助蛋壳柯采纳,获得10
35秒前
luck完成签到,获得积分10
36秒前
爱静静应助元谷雪采纳,获得10
37秒前
37秒前
ZH发布了新的文献求助10
39秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2800
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
Rechtsphilosophie 1000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Chen Hansheng: China’s Last Romantic Revolutionary 500
XAFS for Everyone 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3137115
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2788133
关于积分的说明 7784741
捐赠科研通 2444121
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1299763
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 625574
版权声明 601011