中国团队在离子型二维材料用于神经形态计算上取得新进展
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（2D）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（CIPS）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（SEM）和能谱仪（EDS）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。
离子型CIPS的结构和Cu离子的迁移表征
离子型二维CIPS忆阻器的电学性能
离子型二维CIPS忆阻器的计算性能
CIPS器件阵列在复杂信号传输中的应用
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”（Internal ion transport in ionic 2D CuInP2S6 enabling multi-state neuromorphic computing with low operation current）为题发表在期刊《今日材料》（Materials Today）上，并被选为当期“值得关注的论文”（Highlighted Paper）及封面。
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