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A separação de fases, quando as moléculas se separam como óleo e água, funciona junto com a difusão de oxigênio para ajudar os memristores — componentes elétricos que armazenam informações usando resistência elétrica — a reter informações mesmo depois que a energia é desligada, de acordo com um estudo liderado pela Universidade de Michigan publicado recentemente em Matéria.
Até o momento, as explicações não compreenderam completamente como os memristores retêm informações sem uma fonte de energia, conhecida como memória não volátil, porque modelos e experimentos não correspondem.
“Embora experimentos tenham mostrado que os dispositivos podem reter informações por mais de 10 anos, os modelos usados na comunidade mostram que as informações só podem ser retidas por algumas horas”, disse Jingxian Li, doutorando em ciência e engenharia de materiais da UM e primeiro autor do estudo.
Para entender melhor o fenômeno subjacente que impulsiona a memória memristor não volátil, os pesquisadores se concentraram em um dispositivo conhecido como memória de acesso aleatório resistiva ou RRAM, uma alternativa à RAM volátil usada na computação clássica e que é particularmente promissora para aplicações de inteligência artificial com eficiência energética.
O RRAM específico estudado, uma memória de mudança de valência (VCM) do tipo filamento, intercala uma camada isolante de óxido de tântalo entre dois eletrodos de platina. Quando uma certa voltagem é aplicada aos eletrodos de platina, um filamento condutor forma uma ponte de íons de tântalo passando pelo isolante para os eletrodos, o que permite que a eletricidade flua, colocando a célula em um estado de baixa resistência representando um “1” em código binário. Se uma voltagem diferente for aplicada, o filamento é dissolvido à medida que os átomos de oxigênio que retornam reagem com os íons de tântalo, “enferrujando” a ponte condutora e retornando a um estado de alta resistência, representando um código binário de “0”.
Antigamente, pensava-se que o RRAM retém informações ao longo do tempo porque o oxigênio é muito lento para se difundir de volta. No entanto, uma série de experimentos revelou que modelos anteriores negligenciaram o papel da separação de fases.
“Nesses dispositivos, os íons de oxigênio preferem ficar longe do filamento e nunca se difundirão de volta, mesmo após um período de tempo indefinido. Esse processo é análogo a como uma mistura de água e óleo não se mistura, não importa quanto tempo esperemos, porque eles têm menor energia em um estado desmisturado”, disse Yiyang Li, professor assistente de ciência e engenharia de materiais da UM e autor sênior do estudo.
Para testar o tempo de retenção, os pesquisadores aceleraram os experimentos aumentando a temperatura. Uma hora a 250°C é equivalente a cerca de 100 anos a 85°C — a temperatura típica de um chip de computador.
Usando imagens de altíssima resolução da microscopia de força atômica, os pesquisadores capturaram imagens de filamentos, que medem apenas cerca de cinco nanômetros ou 20 átomos de largura, formando-se dentro do dispositivo RRAM de um mícron de largura.
“Ficamos surpresos por podermos encontrar o filamento no dispositivo. É como encontrar uma agulha em um palheiro”, disse Li.
A equipe de pesquisa descobriu que filamentos de tamanhos diferentes produziam comportamento de retenção diferente. Filamentos menores que cerca de 5 nanômetros se dissolviam ao longo do tempo, enquanto filamentos maiores que 5 nanômetros se fortaleciam ao longo do tempo. A diferença baseada no tamanho não pode ser explicada somente pela difusão.
Juntos, resultados experimentais e modelos incorporando princípios termodinâmicos mostraram que a formação e a estabilidade de filamentos condutores dependem da separação de fases.
A equipe de pesquisa aproveitou a separação de fases para estender a retenção de memória de um dia para bem mais de 10 anos em um chip de memória ultrarrápido — um dispositivo de memória construído para suportar exposição à radiação para uso em exploração espacial.
Outras aplicações incluem computação in-memory para aplicações de IA mais eficientes em termos de energia ou dispositivos de memória para pele eletrônica — uma interface eletrônica elástica projetada para imitar as capacidades sensoriais da pele humana. Também conhecido como e-skin, esse material pode ser usado para fornecer feedback sensorial para membros protéticos, criar novos rastreadores de condicionamento físico vestíveis ou ajudar robôs a desenvolver detecção tátil para tarefas delicadas.
“Esperamos que nossas descobertas possam inspirar novas maneiras de usar a separação de fases para criar dispositivos de armazenamento de informações”, disse Li.
Pesquisadores da Ford Research, Dearborn; do Oak Ridge National Laboratory; da University at Albany; do NY CREATES; do Sandia National Laboratories; e da Arizona State University, Tempe contribuíram para este estudo.
O dispositivo foi construído na Lurie Nanofabrication Facility e estudado no Michigan Center for Materials Characterization. O trabalho na University of Michigan foi financiado principalmente pela National Science Foundation (ECCS-2106225).
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