近日，我系向红军教授课题组和湘潭大学何朝宇教授课题组在硅基铁电材料研究中取得重要进展。相关研究成果以“Prediction of Room Temperature Ferroelectricity in Subnano Silicon Thin Films with an Antiferroelectric Ground State”为题，于2025年10月7日发表在《Physical Review Letters》上。

将铁电材料与硅芯片技术相结合，以开发高性能、低功耗的新型存储和电子器件，是当前材料科学领域的关键目标。然而，目前主流的铪基铁电薄膜存在疲劳、矫顽场高等问题，限制了其应用。在纯硅中实现可在室温以上稳定工作的铁电性，是集成电路领域长期追求但极具挑战性的目标。

本研究通过第一性原理结构搜索方法，系统地预测了多种稳定的纯硅薄膜结构。研究团队发现了一种全新的亚纳米厚度铁电硅薄膜（hex−OR−2×2−P），其能量仅比反铁电基态（hex−OR−2×2）高1 meV/atom。两种物相均为带隙约1.3 eV的半导体，并具有优异的动力学和力学稳定性。

为了精确模拟该体系在电场下的动力学行为，研究团队开发了一种先进的机器学习模型DREAM，该模型能够同时高效预测原子间势和玻恩有效电荷。模拟结果显示，尽管该材料的基态是反铁电序，但在室温下却表现出稳健的铁电滞回线，其矫顽电场低至约0.05 V/Å，且具有优异的抗疲劳特性。进一步的有效哈密顿量模型分析表明，这种反常的铁电行为源于硅薄膜上下表面之间微弱的反铁电耦合作用。

本研究首次从理论上证实了在具有反铁电基态的纯硅亚纳米薄膜中实现室温可翻转铁电性的可能性，为设计与现有硅工艺兼容的新型存储器、传感器和能量转换器件开辟了新的路线。

我系博士生于宏宇和邓诗涵为论文共同第一作者，向红军教授和湘潭大学何朝宇教授为共同通讯作者。我系的博士后朱海燕、博士生谢牧廷、湘潭大学张宇文、师习之以及上海大学钟建新教授参与了该工作。该工作获得了复旦大学物理系、计算物质科学教育部重点实验室、应用表面物理国家重点实验室、国家自然科学基金、国家重点研发计划、上海市科委等的大力支持与资助。向红军课题组从事计算凝聚态物理，侧重于计算方法（包括机器学习方法）发展和程序开发等方面的研究。

文章信息：

Prediction of Room Temperature Ferroelectricity in Subnano Silicon Thin Films with an Antiferroelectric Ground State, Hongyu Yu, Shihan Deng, Haiyan Zhu, Muting Xie, Yuwen Zhang, Xizhi Shi, Jianxin Zhong, Chaoyu He, and Hongjun Xiang, Phys. Rev. Lett. 135, 156801 (2025).

https://doi.org/10.1103/xlkt-4wk5

图1. Si薄层结构及能量、born有效电荷信息。

图2. 机器学习模型以及其精度。

图3. 有效模型与模拟结果。