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研究背景

神經形態計算是模仿生物神經網絡進行信息處理的技術，因其能夠高效執行人工智能任務而成為研究熱點。然而，傳統神經形態硬件面臨著高能耗和性能瓶頸，特別是基于馮·諾依曼架構的人工神經網絡（ANNs）需要大量的能量來實現計算任務。

為了解決這些問題，研究者們提出了基于新興存儲器的神經形態計算硬件，這些硬件通過模擬神經突觸的功能，實現了低功耗、高吞吐量的計算。然而，現有的憶阻器由于離子遷移控制不穩定、編程不對稱等問題，限制了神經形態硬件在大規模AI計算中的應用。

成果簡介

鑒于此，韓國首爾大學Seung Ju Kim，Ho Won Jang等攜手在Nature Nanotechnology期刊上發表了題為“Linearly programmable two-dimensional halide perovskite memristor arrays for neuromorphic computing”的最新論文。研究者們提出了一種新的二維鹵化物鈣鈦礦材料，尤其是Dion–Jacobson（DJ）相鈣鈦礦，作為人工突觸的候選材料。該材料通過消除無機層之間的范德華間隙，改善了離子遷移的均勻性和穩定性。

研究表明，基于DJ相鈣鈦礦的人工突觸能夠實現高度線性和對稱的電導變化，具有長時間保持、多級模擬狀態和低變化性，且在潮濕環境下穩定性良好。通過構建7×7交叉陣列并進行大規模圖像推理仿真，研究人員實現了接近理論極限的推理精度，這為神經形態硬件的應用開辟了新的道路。

研究亮點

1. 實驗首次實現了Dion–Jacobson 2D鈣鈦礦中的高度線性和對稱電導變化，克服了傳統二維鈣鈦礦材料中存在的非線性和不對稱性問題。

2. 實驗通過基于該鈣鈦礦材料，構建了一個7×7的交叉陣列，成功實現了多級模擬狀態存儲，具有低變化性、高設備產率、長時間保持能力和超過7個月的潮濕穩定性。

3. 在該陣列的基礎上進行的大規模圖像推理仿真顯示，推理準確度達到了理論極限的0.08%以內，展現了其在神經形態計算中的潛力。

4. 該優秀的設備性能歸因于Dion–Jacobson 2D鈣鈦礦消除了無機層之間的間隙，使鹵化物空位能夠均勻遷移，避免了晶界的影響。這一過程通過第一性原理計算和實驗分析得到了驗證。

圖文解讀

圖1:Dion–Jacobson，DJ-鹵化物鈣鈦礦halide perovskite，HP神經形態硬件的原理和演示。

圖2:DJ相2D 鹵化物鈣鈦礦HPs的材料表征。

圖3:DJ-V-HP人工突觸的突觸可塑性。

圖4: DJ相和Ruddlesden–Popper，RP相鹵化物鈣鈦礦HPS中的電阻轉換機制。

圖5:用于AI加速的神經形態交叉陣列。

結論展望

本文強調了新型材料在實現智能計算中的關鍵作用。DJ鈣鈦礦人工突觸的成功設計與優化，展示了材料的微觀結構與電學性能之間的密切關系，進一步揭示了材料在模擬生物神經元功能中的潛力。這一發現不僅拓展了鈣鈦礦材料的應用范圍，還為生物仿真器件的研發提供了新的思路。特別是，通過對材料離子遷移機理的深入分析，研究者能夠更有效地設計和調控器件性能，以實現更高的存儲密度和更長的穩定性。此外，本文的結果還表明，綜合運用多種表征手段可以有效提升對材料性能的理解，從而推動智能硬件的進步。這一研究成果為未來新型神經形態計算設備的開發奠定了基礎，預示著材料科學與計算技術的深度融合將帶來更智能、高效的計算解決方案。

文獻信息

Kim, S.J., Im, I.H., Baek, J.H. et al. Linearly programmable two-dimensional halide perovskite memristor arrays for neuromorphic computing. Nat. Nanotechnol. (2024).

原創文章，作者：zhan1，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2024/10/24/f20da2b8e3/

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