KAIST ngày 8/4 cho biết nhóm nghiên cứu do giáo sư Hong Seung-beom, Khoa Kỹ thuật Vật liệu mới, dẫn dắt đã công bố một bài tổng quan hệ thống về chiến lược nghiên cứu vật liệu sắt điện dựa trên kính hiển vi lực nguyên tử (AFM). Công trình đồng thời đề xuất khung phân tích và điều khiển vật liệu ở cấp nano, qua đó gợi mở hướng thiết kế vật liệu thế hệ mới.

Theo KAIST, nghiên cứu tập trung vào việc mở rộng vai trò của AFM từ một công cụ quan sát sang nền tảng có thể phân tích và tác động trực tiếp lên vật liệu ở quy mô nano.

Vật liệu sắt điện sở hữu trạng thái phân cực điện có thể đảo chiều, tương tự cách vật liệu từ tính duy trì từ hóa. Đặc tính này mở ra khả năng ứng dụng trong bộ nhớ vẫn lưu dữ liệu khi mất điện và các cảm biến độ chính xác cao. Trong bối cảnh linh kiện bán dẫn ngày càng thu nhỏ, các hiện tượng vật lý ở thang nano đang ảnh hưởng ngày càng lớn đến hiệu năng toàn bộ thiết bị.

Nhóm nghiên cứu đã đề xuất một hệ thống phân tích tích hợp cho phép vừa quan sát vừa can thiệp trực tiếp vào vật liệu ở cấp nano bằng AFM. Đây là thiết bị quét bề mặt bằng đầu dò siêu nhỏ để thu thập thông tin ở cấp nguyên tử.

Trên nền tảng AFM, nhóm kết hợp nhiều kỹ thuật đo đặc tính vật lý và điện của vật liệu, gồm kính hiển vi lực áp điện PFM để đo đáp ứng điện - cơ, kính hiển vi lực đầu dò Kelvin KPFM để phân tích trạng thái thế bề mặt, và kính hiển vi lực dẫn điện C-AFM để đo dòng điện. Cách tiếp cận này giúp xây dựng khung đánh giá cấu trúc vật liệu và phân bố điện tích theo không gian.

Bài báo cũng tổng hợp khả năng AFM tác động trực tiếp bằng kích thích điện hoặc áp lực lên những vùng cực nhỏ ở thang nano nhằm làm thay đổi và điều chỉnh tính chất vật liệu. Theo đó, AFM không còn chỉ là công cụ quan sát mà đã trở thành phương tiện để thiết kế và kiểm chứng vật liệu theo mục tiêu mong muốn.

Nghiên cứu nhấn mạnh AFM đang được ứng dụng để đánh giá và nâng cao hiệu năng của các vật liệu bán dẫn thế hệ mới, như molybdenum disulfide (MoS2) thuộc nhóm dichalcogenide kim loại chuyển tiếp hai chiều, cùng các màng siêu mỏng hafnium zirconium oxide thuộc họ HfZrO2.

Về hướng phát triển tiếp theo, nhóm đề xuất kết hợp AFM tốc độ cao (High-speed AFM) với trí tuệ nhân tạo (AI) để rút ngắn thời gian phân tích các cấu trúc nano phức tạp vốn khó xử lý bằng phương pháp thủ công. Mục tiêu là nâng cao hiệu quả thiết kế vật liệu mới.

Giáo sư Hong Seung-beom cho biết nghiên cứu cho thấy AFM đã vượt ra ngoài vai trò của một thiết bị quan sát, trở thành công cụ cốt lõi trong quy trình thiết kế và điều khiển chính xác vật liệu mới. Ông kỳ vọng các kỹ thuật phân tích kết hợp AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tạo lợi thế công nghệ ở các lĩnh vực vật liệu bán dẫn và năng lượng thế hệ tiếp theo.

Kết quả nghiên cứu đã được chọn làm bài trang bìa của tạp chí quốc tế Journal of Materials Chemistry C do Hiệp hội Hóa học Hoàng gia Anh phát hành.