人工智能和機器學習技術的出現(xiàn)通過諸如物聯(lián)網(wǎng)，自動駕駛汽車，實時成像處理和醫(yī)療保健中的大數(shù)據(jù)分析等新穎的應用程序極大地改變了世界。到2020年，全球數(shù)據(jù)量估計將達到44 ZB，并且將繼續(xù)增長，超過當前計算和存儲設備的容量。同時，到2030年，相關的電力消耗將增長15倍，占全球能源需求的8%。因此，迫切需要降低能耗和提高信息存儲技術的速度。

由香港大學校長張翔教授在伯克利任職期間的伯克利研究人員與斯坦福大學的亞倫·林登伯格教授的團隊合作，發(fā)明了一種新的數(shù)據(jù)存儲方法：它們使二碲化鎢中的奇數(shù)層相對于偶數(shù)層滑動，僅3nm厚。這些原子層的排列表示0和1用于數(shù)據(jù)存儲。這些研究人員創(chuàng)造性地利用了量子幾何：貝里曲率，以讀取信息。因此，該材料平臺具有獨立的“寫”和“讀”操作，非常適合存儲。的能量消耗采用這種新穎的數(shù)據(jù)存儲方法，可以是以下超過100倍，比傳統(tǒng)方法。

這項工作是針對非易失性存儲類型的一項概念創(chuàng)新，可能會帶來技術革命。研究人員首次證明，超越傳統(tǒng)硅材料的二維半金屬可用于信息存儲和讀取。這項工作發(fā)表在最新一期的《自然物理學》雜志上。與現(xiàn)有的非易失性(NVW)內存相比，這種新的材料平臺有望將存儲速度提高2個數(shù)量級，并將能源成本降低3個數(shù)量級，并且可以大大促進新興的內存計算和神經網(wǎng)絡計算的實現(xiàn)。 。

這項研究是由張教授的研究小組在‘單的結構相變的研究啟發(fā)層莫特2發(fā)表在通過靜電摻雜，推動’自然在2017年; 林登伯格實驗室(Lindenberg Lab)的研究“使用光來控制拓撲材料中材料屬性的切換”，該研究于2019年在《自然》上發(fā)表。

以前，研究人員發(fā)現(xiàn)，在二維材料二碲化鎢中，當材料處于拓撲狀態(tài)時，這些層中原子的特殊排列會產生所謂的“ Weyl節(jié)點”，從而表現(xiàn)出獨特的電子特性，例如作為零電阻傳導。這些點被認為具有蟲洞狀的特征，其中電子在材料的相對表面之間隧穿。在先前的實驗中，研究人員發(fā)現(xiàn)材料結構可以通過太赫茲輻射脈沖進行調整，從而在材料的拓撲狀態(tài)和非拓撲狀態(tài)之間快速切換，從而有效地將零電阻狀態(tài)關閉然后再打開。張' 團隊已經證明，二維材料的原子級厚度極大地降低了電場的屏蔽效果，并且其結構容易受到電子濃度或電場的影響。因此，在二維極限處的拓撲材料可以允許將光學操縱轉換為電氣控制，從而向電子設備鋪平道路。

在這項工作中，研究人員堆疊了二碲化鎢金屬層的三個原子層，例如納米級紙牌。通過向堆棧中注入少量載流子或施加垂直電場，它們使每個奇數(shù)層相對于其上方和下方的偶數(shù)層橫向滑動。通過相應的光學和電氣特性，他們觀察到這種滑移是永久的，直到另一次電激發(fā)觸發(fā)各層重新排列。此外，為了讀取存儲在這些移動原子層之間的數(shù)據(jù)和信息，研究人員在半金屬材料中使用了非常大的“漿果曲率”。這種量子特性就像一個磁場，可以控制電子的傳播并導致非線性霍爾效應。通過這種效果，

利用該量子特性，可以很好地區(qū)分不同的堆疊和金屬極化態(tài)。該發(fā)現(xiàn)解決了鐵電金屬由于其弱極化而導致的長期讀取困難。這使得鐵電金屬不僅在基礎物理探索中引起人們的興趣，而且證明了這種材料的應用前景可與常規(guī)半導體和鐵電絕緣體相媲美。更改堆疊順序僅涉及打破范德華債券。因此，理論上的能耗比打破傳統(tǒng)相變材料中的共價鍵所消耗的能耗低兩個數(shù)量級，并為開發(fā)更節(jié)能的存儲設備提供了新的平臺 并幫助我們邁向可持續(xù)和明智的未來。