武汉大学&武汉理工大学合作,Nature Electronics!
米测MeLab 纳米人 2024-10-28

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研究背景

忆阻器是一种具有记忆功能的电子元件,因其具有潜力应用于类脑计算、人工智能等领域,近年来受到了广泛关注。与传统的数字计算架构相比,类脑计算在处理数据密集型任务时,能够显著提升计算效率和速度。忆阻器在实现类脑硬件中具有重要作用,特别是在实现内存计算和模拟计算方面。模拟忆阻器由于能够实现多个电导态,对于高效类脑计算具有重要应用价值。然而,现有的模拟忆阻器通常面临着较小的开关比问题,限制了其在精确权重映射和模拟计算中的应用。

与传统的忆阻器材料相比,基于二维范德瓦尔斯金属材料的忆阻器在多个方面具有明显的优势。这些材料如石墨烯和铂二硫化物,不仅具有优异的导电性能,还具备良好的机械柔性和可调电导特性,因此成为了一种理想的阴极材料。然而,尽管二维范德瓦尔斯材料能够显著提升忆阻器的性能,现有的技术仍面临着如何实现大开关比和低功耗的挑战。这是因为传统的方法主要依赖于调节电阻开关层或阳极来控制离子运动,但这往往会降低开关比并导致较高的功耗。   
 
近日,武汉大学李叶生, 何军教授以及武汉理工大学熊遥等人在这一领域取得了新进展。他们通过引入离子插层/去插层策略,在二维范德瓦尔斯金属材料(如石墨烯或铂二硫化物)作为阴极的基础上,设计了一种低功耗且具有大开关比的模拟忆阻器。具体而言,研究团队采用了银(A g)作为上端阳极,磷硫化铟(IPS)作为开关介质,结合二维范德瓦尔斯金属材料的插层特性,创造了一个高扩散屏障,从而有效调节了银离子的迁移速度。这种新的设计方法在保持较大开关比的同时,显著降低了功耗。以上成果在“Nature Electronics”期刊上发表了题为“Memristors with analogue switching and high on/off ratios using a van der Waals metallic cathode”的最新论文。

通过该策略,忆阻器的开关比提高到了108,电导态超过了8位,功耗降至56阿托焦耳。基于该模拟忆阻器的特性,研究人员还进行了一次卷积神经网络(CNN)的芯片级仿真,结果显示该神经网络在图像识别任务中表现出了高准确率。这项研究不仅突破了模拟忆阻器在高开关比和低功耗之间的矛盾,还为未来类脑计算硬件的应用提供了新的技术路径。
                  

科学亮点

1. 本实验首次通过引入二维范德瓦尔斯金属材料(石墨烯或铂二硫化物)作为阴极,结合银作为阳极和磷硫化铟(IPS)作为开关介质,创建了具有大开关比的模拟忆阻器。该设计利用银离子的插层/去插层过程,成功实现了模拟电阻开关行为。
                  
2. 实验通过范德瓦尔斯阴极的离子插层/去插层策略,本研究在模拟忆阻器中引入了一个高扩散屏障,显著限制了银离子的迁移,从而调节了开关过程。这种调节机制使忆阻器能够实现线性且高度模拟的电阻开关行为,克服了传统模拟忆阻器开关比较小的局限。 

3. 实验获得的结果: 

  • 开关比高达108,显示出超过8位的电导状态,极大地提升了忆阻器的权重映射能力。 
  • 功耗降低至56阿托焦耳,极大地提高了能效。 
  • 具有较好的线性和对称性特性,克服了常见的非线性问题。 
  • 基于该忆阻器特性,进行卷积神经网络(CNN)的芯片级仿真,获得了高准确率的图像识别结果,展示了该器件在类脑计算中的潜力。 

                  

图文解读

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图1: 利用范德瓦尔斯van der Waals,vdW 金属石墨烯graphene,GR作为正极,具有较大开/关比的模拟开关。
   
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图2: 在银Ag/硫化铟磷indium phosphorus sulfide,IPS/石墨烯GR忆阻器中的多级开关。
                                                                  
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图3:利用多层范德瓦尔斯vdW PtTe2作为正极,硫化铟磷IPS忆阻器的模拟开关性能。
                                                                       
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图4: 模拟开关机制。
                                    
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 图5: 卷积神经网络convolutional neural network,CNN芯片级实现。
                

结论展望

作者已经证明,使用二维范德瓦尔斯金属材料作为阴极的ECM忆阻器可以实现模拟开关和大开关比。银离子在范德瓦尔斯金属电极中的插层/去插层过程创造了一个高扩散屏障,作为慢速动力学因子(SKF),限制了离子的运动,从而实现了开关比高达108、超过8位电导态、线性增强/抑制和超低功耗的模拟开关行为。然后,作者利用这种模拟开关行为进行了卷积神经网络(CNN)的芯片级仿真,用于从CIFAR-10数据集中进行图像识别,达到了91%的准确率。作者的策略可以扩展到其他开关材料和范德瓦尔斯阴极,并可能为创建高性能模拟忆阻器提供一种通用方法。
              
原文详情:
Li, Y., Xiong, Y., Zhang, X. et al. Memristors with analogue switching and high on/off ratios using a van der Waals metallic cathode. Nat Electron (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01269-y 

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