中国科学院宁波材料技术与工程研究所（以下简称“宁波材料所”）柔性磁电功能材料与器件团队联合电子科技大学、复旦大学团队近日在国际顶尖学术期刊《科学》上发文。该项研究基于二维滑移铁电机制，为解决铁电材料疲劳问题提供了新思路。值得一提的是，该项研究依靠了AI辅助原子模拟计算了预测结果，并论证了相关机制。

　　铁电材料是一种常见的绝缘功能材料，小到打火机、麦克风、耳机、存储器等，大到驱动器、能量转换器、滤波器、制动器、减震器等都离不开铁电材料。然而随着极化翻转次数的增加，铁电材料极化会减小而导致其性能衰减，最终引发器件失效故障。在航空航天、深海探测等重大技术装备领域，利用铁电材料制作的各类器件常被用于执行存储、传感、驱动等关键任务，对铁电材料的抗疲劳特性进行优化设计成为课题。

　　“传统铁电材料产生疲劳的原因与其原子结构相关。”宁波材料所柔性磁电功能材料与器件团队何日副研究员介绍，在传统铁电材料内部有无数个晶格单元，每个晶格单元内都聚集了带电离子，同时也存在很多缺陷。电场下，每个晶格单元的极化翻转如同海浪，从材料一端传播到另一端，在此过程中缺陷也会逐渐移动并聚集，久而久之聚集成缺陷团簇，阻止极化翻转的传播，“就像海浪卷起海中的小石子，小石子会聚集成大礁石，阻止海浪移动”。

　　如何“阻止”这些缺陷在电场下移动，成为“抗疲劳”的关键。

　　研究团队想到了二维滑移结构。“二维滑移结构是近几年科学家创制的一种特殊的合成材料结构，可理解为两张纸叠在一起，在电场下层间能够相对滑移，其厚度差不多就是两个原子层。”何日解释道。

　　由于两层原子之间存在空隙，空隙能把两层之间的缺陷阻隔开来，利用这种特性，是不是可以阻止缺陷移动，进而实现“抗疲劳”？宁波材料所团队首先通过基于量子力学的密度泛函理论计算，预言了这种“可能性”。

　　为进一步研究具体机制，团队借助人工智能方法，并利用训练好的深度学习模型，模拟了数十万原子体系在循环电场下的运动。最终发现，由于层间滑移无需克服离子间的共价键，极化翻转所需外加电场较小，不足以让缺陷移动，而且二维层状的结构使缺陷难以跨越层间移动，所以缺陷更加不会聚集，也就不会产生疲劳。

　　何日介绍，接下来他们将针对这种抗疲劳滑移铁电的热稳定性进行研究，争取让这种“无疲劳”的铁电材料早日实现产业化应用。