本文摘要：清华大学深圳国际研究生院成在离子型二维材料用于神经形态计算上取得新进展

清华新闻网7月17日电 大数据时代需要硬件具有强大的计算能力和低功耗，而基于离子迁移的神经形态忆阻器在近年来引起了广泛关注。

清华大学深圳国际研究生院成在离子型二维材料用于神经形态计算上取得新进展

清华新闻网7月17日电 大数据时代需要硬件具有强大的计算能力和低功耗，而基于离子迁移的神经形态忆阻器在近年来引起了广泛关注。目前，基于块状材料的忆阻器可以通过金属离子/空位的调制实现多态操作，但仍面临集成度低、柔性差等挑战。鉴于此，具有原子级厚度的二维材料有望用于制造具有高集成密度和良好柔性的忆阻器。此外，电导变化的高线性度、可操作的组态数、器件均一性及工作电流对2D材料基忆阻器的应用有重要影响。

为了提高2D材料基忆阻器的性能，使用具有内部功能成分的离子型2D材料以代替外部离子赋予功能成分的材料是一个潜在的解决方案。

近期，清华大学深圳国际研究生院成会明、刘碧录团队报道了一种基于离子型二维CuInP2S6的高性能忆阻器。CuInP2S6是一种具有本征可移动离子的层状材料，电场作用下内部Cu离子的迁移可将CIPS的电阻从绝缘状态切换到导电状态。

由于其本征离子和材料有较好的适配度，有望通过控制CIPS中内部离子的迁移而获得的高性能忆阻器。在此项研究中，研究人员在原位扫描电子显微镜和能谱仪测试中发现，CIPS内部的Cu离子可以在电场的作用下迁移，并且Cu离子迁移过程可以通过改变电场的极性来调控。通过控制内部离子输运，CIPS器件的电导呈现出高达1350个连续的线性变化状态。

并且，CIPS忆阻器的操作电流约100 pA，比大部分基于导电细丝的忆阻器低7个数量级。此外，多个CIPS忆阻器在同一条件下的电学性能具有良好的均一性。最后，该研究在基于CIPS忆阻器的模拟系统中实现了高精度的模式识别，并通过CIPS器件阵列实现了多个神经元之间的复杂信号传输行为。这些结果表明，离子型CIPS忆阻器是在未来神经形态计算应用中有很好的潜力，并为制备高性能神经形态忆阻器的材料选择提供了新思路。

相关研究成果近期以“离子型2D CuInP2S6中的内部离子传输用于实现低操作电流的多状态神经形态计算”为题发表在期刊《今日材料》上，并被选为当期“值得关注的论文”及封面。

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