成果介绍
三维卤化物钙钛矿的奇异性质，如混合离子-电子导电性和可行的离子迁移，使它们能够挑战传统的忆阻材料。然而，由于其多晶性质，较差的水分稳定性和控制离子传输的困难阻碍了它们作为神经形态硬件的使用。最近，2D卤化物钙钛矿由于其相的多功能性、电学和光电子性质的微结构各向异性以及优异的耐湿性而成为有前途的人工突触。然而，它们的不对称和非线性电导变化仍然限制了训练的效率和推理的准确性。
有鉴于此，近日，韩国首尔大学Ho Won Jang，美国南加州大学J. Joshua Yang和韩国浦项科技大学Donghwa Lee（共同通讯作者）等合作在Dion-Jacobson 2D钙钛矿中实现了高度线性和对称的电导变化。本文进一步构建了一个基于类似钙钛矿突触的7×7交叉开关阵列，实现了高器件良率、低变化的突触权重存储能力、多级模拟状态、长保留时间和超过7个月的水分稳定性。本文通过模拟探索了这种器件在大规模图像推理中的潜力，并显示出在理论极限的0.08%以内的精度。优异的器件性能归功于消除了无机层之间的间隙，允许卤化物空位均匀迁移，而不管晶界如何。这些通过第一性原理计算和实验分析得到了证实。
图文导读
图1. DJ-HP神经形态硬件的原理与演示。
图2. DJ相2D HPs的材料表征。
图3. DJ-V-HP人工突触的突触可塑性。
图4. 揭示DJ相和RP相中HPs的电阻开关机制。
图5. 用于AI加速的神经形态交叉开关阵列。
文献信息
Linearly programmable two-dimensional halide perovskite memristor arrays for neuromorphic computing
（Nat. Nanotechnol., 2024, DOI:10.1038/s41565-024-01790-3）
文献链接：https://www.nature.com/articles/s41565-024-01790-3
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