Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật học máy (machine learning) đang thay đổi thế giới đáng kể với những ứng dụng mới lạ như Internet vạn vật, xe tự hành, xử lý hình ảnh thời gian thực và phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe. Vào năm 2020, khối lượng dữ liệu toàn cầu ước tính đạt 44 Zettabyte và nó sẽ tiếp tục phát triển vượt quá khả năng hiện tại của các thiết bị lưu trữ và điện toán. Đồng thời, mức tiêu thụ điện liên quan dự kiến sẽ tăng gấp 15 lần vào năm 2030, tiêu tốn 8% nhu cầu năng lượng toàn cầu. Vì vậy, việc giảm tiêu thụ năng lượng và tăng tốc độ của công nghệ lưu trữ thông tin là rất cấp thiết.

Các nhà nghiên cứu do Giáo sư Xiang Zhang đến từ Đại học Hồng Kông dẫn đầu, phối hợp với nhóm của Giáo sư Aaron Lindenberg tại Đại học Stanford, đã phát minh ra một phương pháp lưu trữ dữ liệu mới: các lớp số lẻ trượt đi so với các lớp số chẵn trong ditelluride vonfram dày 3nm. Sự sắp xếp của các lớp nguyên tử này đại diện cho 0 và 1 để lưu trữ dữ liệu. Các nhà nghiên cứu sử dụng một cách sáng tạo Độ cong Berry trong hình học lượng tử để đọc thông tin. Do đó, nền tảng vật liệu này hoạt động lý tưởng cho bộ nhớ, với hoạt động “ghi” và “đọc” độc lập. Mức tiêu thụ năng lượng khi sử dụng phương pháp lưu trữ dữ liệu mới này có thể ít hơn 100 lần so với phương pháp truyền thống.

Công trình này là một sự đổi mới về khái niệm cho các loại lưu trữ không mất dữ liệu và có tiềm năng tạo ra một cuộc cách mạng công nghệ. Lần đầu tiên, các nhà nghiên cứu chứng minh rằng các kim loại hai chiều (á kim) có thể được sử dụng để lưu trữ và đọc thông tin. Công trình này đã được xuất bản trong số mới nhất của tạp chí Nature Physics. So với các bộ nhớ hiện có, nền tảng vật liệu mới này được kỳ vọng sẽ tăng tốc độ lưu trữ lên hai bậc, giảm chi phí năng lượng xuống ba bậc, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực hiện điện toán trong bộ nhớ và tính toán mạng nơ-ron.

Nghiên cứu này được lấy cảm hứng từ một nghiên cứu của nhóm giáo sư Zhang về "Sự chuyển pha cấu trúc của MoTe₂, một lớp điều khiển bằng pha tạp tĩnh điện", được công bố trên tạp chí Nature năm 2017, và nghiên cứu của Phòng thí nghiệm Lindenberg về "Sử dụng ánh sáng để điều khiển sự chuyển đổi của các đặc tính vật liệu trong vật liệu tôpô", được công bố trên tạp chí Nature năm 2019.

Trước đây, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng trong vật liệu hai chiều vonfram ditelluride, khi vật liệu ở trạng thái tôpô, sự sắp xếp đặc biệt của các nguyên tử trong các lớp này có thể tạo ra cái gọi là "nút Weyl", thể hiện các đặc tính điện tử độc đáo, chẳng hạn như điện trở dẫn bằng không. Những điểm này được coi là có các đặc điểm giống như lỗ sâu, nơi các electron chạy qua giữa các bề mặt đối diện của vật liệu. 

Các nhà nghiên cứu đã xếp chồng ba lớp nguyên tử của các lớp kim loại vonfram ditelluride, giống như bộ bài kích thước nano. Bằng cách đưa một lượng nhỏ hạt mang điện tích vào trong ngăn xếp hoặc đặt một điện trường thẳng đứng, giúp cho mỗi lớp số lẻ trượt ngang so với các lớp số chẵn ở trên và dưới nó. Thông qua các đặc tính quang và điện tương ứng, có thể quan sát thấy rằng sự trượt này là vĩnh viễn cho đến khi một kích thích điện khác kích hoạt các lớp sắp xếp lại. Hơn nữa, để đọc dữ liệu và thông tin được lưu trữ giữa các lớp nguyên tử chuyển động này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng độ cong Berry cực lớn trong vật liệu á kim. Sử dụng đặc tính lượng tử này, có thể phân biệt tốt các ngăn xếp và trạng thái phân cực kim loại khác nhau. Điều này giải quyết được tình trạng khó đọc lâu dài ở các kim loại do tính phân cực yếu của chúng. Thay đổi thứ tự xếp chồng chỉ liên quan đến việc phá vỡ liên kết Van-der-Waals. Do đó, năng lượng tiêu thụ về mặt lý thuyết thấp hơn hai bậc so với năng lượng tiêu thụ do phá vỡ liên kết cộng hóa trị trong các vật liệu thay đổi pha truyền thống và cung cấp một nền tảng mới để phát triển các thiết bị lưu trữ tiết kiệm năng lượng hơn, giúp chúng ta hướng tới một tương lai bền vững và thông minh. Chi tiết tham khảo tại:

Jun Xiao, Ying Wang, Hua Wang, C. D. Pemmaraju, Siqi Wang, Philipp Muscher, Edbert J. Sie, Clara M. Nyby, Thomas P. Devereaux, Xiaofeng Qian, Xiang Zhang, Aaron M. Lindenberg. Berry curvature memory through electrically driven stacking transitions. Nature Physics, 2020; DOI: 10.1038/s41567-020-0947-0

(Sưu tầm)
VIỆN IMC
Tòa nhà IMC Tower, Số 176 Trường Chinh, Phường Khương
Thượng, Quận Đống Đa, Thành phố Hà Nội, Việt Nam
Tel/Fax : (+84) 24 3566 6232 / 24 3566 6234
Email: contact@imc.org.vn   Website: http://imc.org.vn