Científicos descubren que restringir el movimiento de vacantes de nitrógeno en materiales ferroeléctricos de estructura wurtzita podría mejorar la fiabilidad de los sistemas de almacenamiento de próxima generación.

Investigadores chinos han desarrollado un método para aumentar considerablemente la durabilidad de un tipo emergente de chip de memoria. Esto podría superar un obstáculo crítico de fiabilidad para su uso en computación de alto rendimiento y futuros sistemas de inteligencia artificial, en un contexto donde el auge de la IA impulsa la demanda de semiconductores más avanzados.

El equipo demostró la capacidad de soportar más de 10.000 millones de ciclos de escritura en materiales ferroeléctricos de estructura wurtzita, una clase de materiales capaces de alternar entre dos estados eléctricos para almacenar datos. Este resultado multiplica por cien la durabilidad lograda anteriormente con el mismo material y podría contribuir al desarrollo de una tecnología de memoria de próxima generación, según un informe publicado el sábado por el medio local *Xian Daily*.

Este avance acerca la memoria ferroeléctrica a su aplicación práctica en el *hardware* informático del futuro.

La investigación, dirigida por científicos de la Universidad de Xidian (con sede en Xi’an) en colaboración con la Universidad de la Ciudad de Hong Kong y la Universidad de Fudan, se publicó el jueves en la revista *Science*.

En los últimos años, los materiales ferroeléctricos de estructura wurtzita, como el nitruro de aluminio y escandio (AlScN), han despertado gran interés como materiales prometedores para memorias de próxima generación, gracias a su rápida velocidad de conmutación y a su potencial bajo consumo energético.

Un aspecto clave es que el AlScN es compatible con los procesos de fabricación de semiconductores existentes, lo que podría facilitar su integración en futuros dispositivos de memoria.

Sin embargo, este material se ha enfrentado a un obstáculo importante: el deterioro tras repetidos ciclos de conmutación eléctrica. Los dispositivos de AlScN actuales suelen fallar tras unos 100 millones de ciclos de escritura, una cifra muy inferior a los miles de millones necesarios para su comercialización.