1.中科院科学家成功让晶体中的“冤家”握手言和 | 科技前线；

2.清华大学深圳国际研究生院侯廷政团队合作在固态电池聚合物电解质领域取得新进展；

3.北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心杨玉超教授团队在基于忆阻器的存算一体常微分方程求解器研究中取得新突破

1.中科院科学家成功让晶体中的“冤家”握手言和 | 科技前线

近日，中国科学技术大学科研团队在(SnSe)1.16(NbSe2)晶体中实现了铁电性、金属性和超导性的共存，并研制出首例室温工作的金属性铁电忆阻器。

“撮合”矛盾

铁电性和金属性难以共存于同一材料中。铁电材料的电偶极子能够在外加电场下整齐排列并保持记忆，成为记忆电子元件的重要材料。金属材料内部有大量可自由移动的载流子，让金属具备极佳的导电和导热性能，是电线、芯片导线的理想选择。

然而，当材料内部试图形成铁电所需的电极化，金属的自由电子就会迅速移动，抵消产生的内部电场，使得偶极子无法稳定排列——这就是载流子的静电屏蔽效应。

一直以来，科学家尝试 “撮合” 铁电性和金属性这对 “冤家”。理论物理学家提出了 “解耦” 思路，尝试实现产生极性的单元和提供导电性的单元“各司其职”。

但在普通的三维块体晶格材料中，极性晶格和传导电子相互作用较强，实现这种 “解耦” 极为困难。

尽管科学家在少数材料中观察到极性相变与金属性共存的迹象，但这些材料普遍存在 “怕热”（居里温度远低于室温）、“不听话”（极化难以用电场调控）或铁电性不稳定等问题，制约了其实际应用。

因此，开发能在室温下同时具备高导电性和稳定铁电性的材料，成为该领域的目标。

打破僵局

科研团队利用范德华层状材料体系，破解了上述难题。

团队像搭建 “三明治” 一样，将一层具有铁电性的硒化锡和一层具有金属性的二硒化铌，长程有序地交替堆叠，仅依靠层间微弱的电荷转移和范德华力实现结合，制备出新型超晶格晶体材料(SnSe)1.16(NbSe2) 。这解决了金属中的自由电子会破坏铁电性的 “记忆” 能力的问题。

▲(SnSe)1.16(NbSe2)晶体的结构、金属和铁电特征

这种新材料在室温下能够保持优异性能：铁电转变温度高达383K（约110℃），远超室温；导电性出色，载流子浓度超过1021cm-3，表现出3.25K的超导特性。

更重要的是，该晶体在高载流子密度条件下，仍能保持稳定的铁电极化状态并可以实现电场方向的可逆切换，意味着它既能 “记住” 电场方向，又能让电流高效通过。

铁电性与金属性“握手言和” 的机制，与此前的 “解耦” 理论预言吻合。团队发现，这种超晶格晶体具有准二维的电子和声子性质。独特的弱耦合范德华层状超晶格，弱化了层间电子与声子的相互作用，化解了铁电性与金属性的矛盾，为其他类似功能材料的设计提供了新平台。

基于这一新材料，团队开发出可在室温下稳定工作的金属性铁电忆阻器。器件融合了金属低电阻和铁电可调控的优点，能够通过极化动力学调控金属通道电导，具备较低的工作电压和较强的输出信号能力，还凭借固有的低电阻减少了传输损耗，使综合功耗大幅降低。

经过多次循环测试验证，该器件能够保持稳定性，有望成为未来低功耗人工智能芯片、类脑计算等前沿技术的关键组成部分。

▲首例金属性铁电忆阻器

这项成果为开发下一代低能耗、高性能电子器件提供了新的材料选择，让科学家向制造更智能、更高效的电子设备迈出了坚实一步。（来源：中科院之声）

2.清华大学深圳国际研究生院侯廷政团队合作在固态电池聚合物电解质领域取得新进展

固态聚合物电解质因成本低、安全性高、界面接触性好等优势，被视为实现高能量密度锂金属电池的关键技术路径之一。然而，其产业化应用仍受限于离子电导率偏低、锂离子迁移数不高等挑战。长期以来，如何有效解耦锂离子传输与聚合物链段运动，是提升固态电池性能的关键问题。现有研究大多聚焦于材料结构设计与性能优化，而对离子输运背后的原子尺度动力学机制及其构效关系，仍缺乏系统深入的认识。

近日，深圳国际研究生院副教授侯廷政团队与合作者揭示了醚类聚合物固态电解质中氧官能团密度对锂离子输运的本质影响。研究团队从理论和实验两方面，研究具有不同醚氧官能团密度的聚合物电解质，发现在低氧密度下锂离子呈现具有锂键（lithium bond）化学特征的松散氧配位溶剂化结构；在高氧密度下锂离子则呈现出一种独特的非连续配位（discontinuous coordination, DC）溶剂化结构，可显著促进离子跨聚合物链段迁移，有效提升锂离子传输效率。该研究为设计高离子电导率聚合物电解质提供了系统性理论框架和全新策略。

图1.氧密度对醚类聚合物电解质离子传输性能的影响

为探究调控醚氧官能团密度能否促进锂离子传输与聚合物链段运动解耦，研究团队系统性研究了四种具有不同醚氧密度的聚合物电解质（图1）：聚四氢呋喃（PTHF）、聚环氧乙烷（PEO）、聚1,3-二氧戊环（PDOL）以及聚三甲醛（PTOM）。分子动力学模拟与实验测量结果一致表明，与传统的 PEO 相比，PTHF 以及高氧密度的 PDOL 和 PTOM 均表现出更高的锂离子迁移数（>0.5），其中 PDOL 和 PTOM 在高温熔融态下同时具备更高的离子电导率。

图2.锂离子输运模式分析

通过对分子动力学轨迹的深入分析，研究团队将锂离子输运分解为链内跳跃、随聚合物链段运动以及链间跳跃三种模式，揭示了输运模式从PEO中受聚合物弛豫限制的离子传输，向PTHF、PDOL和PTOM中以离子跳跃主导的转变（图2）。在PTHF中，较松散的氧配位和具有“锂键”特征的溶剂化作用使锂离子处于较弱的屏蔽环境；而在PDOL和PTOM中，这一输运机制的增强则来源于不同于传统认知的配位结构演化，密集的氧配位位点并未形成更强的单点配位，而是由于配位竞争诱导了DC结构的形成，从而削弱了单点相互作用并促进多链协同配位。

图3.非连续配位（DC）结构对锂离子输运行为的影响

进一步的光谱分析与量子化学计算证实，高氧密度体系中的DC结构在溶剂化层面重构了锂离子的配位环境（图3），从溶剂化结构层面揭示了锂离子输运增强的机理。该结构既降低了聚合物–锂离子耦合强度，又为链内及跨链跳跃输运提供了有利通道，同时提升了离子电导率和锂离子迁移数。该研究系统建立了从原子尺度溶剂化结构、离子输运机制到宏观电化学性能之间的内在联系，为理解和设计高性能固态聚合物电解质提供了新的理论框架和分子设计思路。

1月27日，该成果以“非连续配位促进固态聚合物电解质离子传输”（Discontinuous Coordination Boosting Ion Transport in Solid Polymer Electrolytes）为题，在线发表于《能源与环境科学》（Energy & Environmental Science）。

侯廷政、‌香港城市大学教授范俊和清华大学化工系助理研究员赵辰孜为论文通讯作者，香港城市大学博士后梁博淳、清华大学化工系博士后黄雪妍为共同第一作者。论文作者还包括清华大学化工系教授张强等。该研究得到了国家自然科学基金、广东省自然科学基金、深圳市战略性新兴产业专项资金项目、深圳市基础研究项目、香港研究资助局合作研究基金、香港城市大学项目以及北京市自然科学基金的支持。（来源：清华大学）

3.北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心杨玉超教授团队在基于忆阻器的存算一体常微分方程求解器研究中取得新突破

科研进展

随着现代科学与工程计算需求的增加，常微分方程（ODE）在物理学、气候建模和人工智能等领域扮演着核心角色。然而，传统基于冯·诺依曼架构的硬件在求解这些方程时面临速度和能效瓶颈。为此，研究者们探索新型硬件架构，忆阻器因其优越的能效和并行处理能力成为理想选择。目前，虽然基于忆阻器的偏微分方程（PDE）求解器已有显著进展，但直接应用于ODE求解仍面临挑战。为了确保合适的精度，往往需要进行大量的设备重新编程或者高消耗的计算资源，这不仅增加了系统的复杂性，还限制了其在实际应用中的可行性。因此，开发高效且精确的ODE求解器成为当前的研究重点。

图1: 高并发三模式ODE求解器可以应对不同精度和速度需求的ODE问题

针对这一关键难题，北京大学杨玉超教授团队首次提出了一种高并发的基于忆阻器的三模式ODE求解器，该求解器通过高效的软硬件协同设计和创新的编程和计算方法，无需重复编程即可求解任意ODE系统，大幅提升了求解速度和能效。该工作创新性地提出了基于忆阻器的三模式求解框架，结合了粗略求解、精细求解以及粗细混合的前瞻性求解模式，极大提升了并行处理能力和计算效率。为了进一步提升求解精度和计算效率，研究团队还提出了基于历史的忆阻器编程方案（History-based Memristor Programming, HMP），通过优化写入过程，显著提高了设备编程速度，同时保持了出色的精度。此外，团队还设计了存内步长计算方法，利用忆阻器阵列实现了步长自适应控制，存内一次性完成步长计算，避免了传统方法中频繁的外部计算和存取，极大降低了能耗和计算延迟。这一创新方案推动了存算一体ODE求解硬件系统的性能突破，使得在复杂ODE任务中能够实现高效的并行计算。

该系统基于实际流片的忆阻器芯片，结合PCB与FPGA搭建了端到端的应用演示平台，全面验证了其在典型ODE求解任务中的优越性能。该系统采用了三种不同的求解模式，以应对不同精度和速度需求的ODE问题。粗求解器利用忆阻器阵列的模拟计算能力，成功求解了指数函数问题，适用于对速度要求较高但精度要求较低的场景。细求解器则通过数字计算，精确求解了洛伦兹方程，能够在保证高精度的同时，较为平衡地控制计算开销。并行求解器则采用了粗细混合的前瞻性求解策略，成功求解了经典的三体问题，通过并行计算大幅提升了求解速度和精度，适用于复杂的高并发任务。实验结果表明，这三种求解模式在不同任务中均表现出了优异的性能，相较于现有的CPU/GPU系统，该系统在三类经典ODE问题上实现了高达601~6.92×103倍的速度提升、1.71×103 ~3.93×103倍的能效提升，充分展示了忆阻器存算一体架构在常微分方程求解中的强大潜力，进一步证明了这一创新架构的前景。

图2: 使用并行求解器模式求解三体问题的实验演示

相关成果以“High-concurrency tri-mode memristor-based ordinary differential equation solver”为题，发表于国际顶尖期刊《自然∙通讯》（Nature Communications）。北京大学集成电路学院博士生余连风为第一作者，集成电路学院杨玉超教授与人工智能研究院陶耀宇研究员为通讯作者。相关工作得到了新基石研究员项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金、广东省存算一体芯片重点实验室、北京市自然科学基金等项目的资助。（来源：北京大学集成电路学院）