Su Science Advances e’ da poco uscito un lavoro dell’Istituto officina dei materiali del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Iom), in collaborazione con Cea-Leti e Universita’ di Liegi, per studiare metodi efficaci per la costruzione di memorie cosiddette “non volatili”, utili per produrre computer o telefonini dall’accensione rapida. Attualmente nei dispositivi elettronici sono per lo piu’ impiegate le memorie RAM volatili, che funzionano solamente se alimentate e si cancellano quando i dispositivi vengono spenti. Le memorie non volatili, al contrario, sono capaci di mantenere l’informazione anche in assenza di alimentazione, rendendo pressoche’ immediata la procedura di accensione. Affinche’ cio’ sia possibile e’ necessario studiare la composizione chimico-atomica dei materiali che ne costituiscono i due elementi: l’elemento di selezione e la cella di stoccaggio (basata su materiali a cambiamento di fase, PCM). L’attuale collaborazione tra Cnr-Iom e Leti riguarda entrambi gli aspetti e lo studio e’ focalizzato sul materiale da usare per produrre elementi di selezione piu’ affidabili. “Il selettore e’ una sorta di interruttore che permette di accedere all’informazione conservata nell’elemento di stoccaggio ed e’ composto di un materiale vetroso (Germanio-Selenio, con altri elementi) al quale si puo’ applicare una tensione. Per un fenomeno ancora non ben compreso (Ovonic Threshold Switching, OTS), quando la tensione e’ alta il vetro conduce, mentre quando e’ bassa isola. Cosi’, quando vogliamo recuperare le informazioni, basta alzare la tensione e il selettore, divenuto conduttore, permette di leggere il contenuto dell’elemento di stoccaggio”, spiega Francesco d’Acapito del Cnr-Iom. Il gruppo del Cea-Leti ha trovato la composizione ottimale del materiale. Per capire la ragione per cui tale composizione risulti la migliore, i ricercatori hanno usato la linea di luce di sincrotrone del Cnr “Lisa” presso l’Esrf di Grenoble. “Alcuni elementi, come l’antimonio, risultavano funzionali per alcuni aspetti e dannosi per altri, ma i danni potevano essere corretti attraverso l’impiego di azoto. L’analisi ai raggi X del materiale ha permesso di determinare la struttura e di comprendere le ragioni dei ruoli svolti dai vari elementi”, conclude d’Acapito. La descrizione strutturale e’ servita ai teorici dell’universita’ di Liegi per costruire un modello capace di spiegare il fenomeno di conduzione OTS in questi materiali vetrosi. Un’importante prospettiva per questa classe di memorie PCM e’ l’impiego in reti neuromorfe con promettenti applicazioni nel campo del machine learning.