北大王路达团队忆阻器仿生神经形态新突破

北京大学王路达团队在《纳米快报》（Nano Letters）发表最新研究成果，成功研制出一种新型仿生纳流体忆阻器。该器件基于二维材料固态纳米孔结构，利用微纳加工技术和不同价态离子间的静电作用，有效调控器件性能，实现了毫秒级脉冲宽度下约0.546 pJ的超低每脉冲能耗。该突破解决了传统纳流体忆阻器传输效率低、能耗高等问题，并成功模拟了突触可塑性和类脑学习功能，为高性能、低功耗类脑人工智能芯片的研制提供了重要基础，也为深入理解大脑神经活动机制开辟了新途径。

在追求高并行、低功耗、持续运行的智能计算架构的背景下，模拟生物突触的仿生神经形态器件成为研究热点，有望实现类脑信息处理。纳流体忆阻器，以水溶液中的离子为载流子，兼具表面特性可调和生物相容性好等优势，在神经形态突触和脑机接口领域展现出巨大潜力。然而，现有纳流体忆阻器的通道长度通常在微米级别，导致传输效率低、能耗高、难以规模化制备等问题。此外，其结构设计难以精确模拟（亚）纳米级离子通道，限制了其进一步发展。

基于二维材料固态纳米孔的仿生纳流体忆阻器

为应对上述挑战，北京大学集成电路学院王路达课题组利用微纳加工技术，制备出特定电导的二维材料固态纳米孔结构，成功研制了一种新型仿生纳流体忆阻器（如图所示）。该研究通过不同价态离子间的静电作用，有效调控器件的滞回曲线和电导开关比。理论模拟揭示了纳米孔结构的表面电荷和离子动力学过程对忆阻器性能的影响机制。基于器件的电导态累积效应和非易失性记忆特性，研究人员成功模拟了突触可塑性和类脑学习功能，在毫秒级脉冲宽度下实现了约0.546 pJ的每脉冲能耗，优于现有同类器件。

这项研究利用埃米尺度空间内的离子动力学输运构建纳流体忆阻器，不仅突破了纳流体神经形态器件的瓶颈，也为深入理解大脑神经活动机制提供了新途径，为类脑人工智能开辟了新的思路。相关研究成果已发表在《纳米快报》（Nano Letters）上，北京大学集成电路学院宋瑞洋（2020级博士）、王鹏（2023级博士）为共同第一作者，王路达为通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划和国家自然科学基金等项目的资助。

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