12月4日，清华大学微纳电子系任天令教授团队在《美国化学学会·纳米》（
ACS Nano
）上发表了题为《面向神经计算应用基于机械剥离二维钙钛矿材料的极低工作电流阻变存储器》（“Extremely Low Operating Current Resistive Memory Based on Exfoliated 2D Perovskite Single Crystals for Neuromorphic Computing”）的研究论文，实现了阻变存储器在10 pA极低工作电流下工作，其功耗仅为28 pW，远低于传统阻变存储器mW~nW量级的功耗。该器件的仿生突触能耗仅为400 fJ/spike，已经非常接近人脑～1-100 fJ/spike的超低能耗，此项成果对于极低功耗的仿生神经计算具有重要意义。
论文链接：
http://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsnano.7b05726
目前摩尔定律已经进入10 nm技术节点，探索新型微纳电子器件极其必要，特别是近期AlphaGo等一系列人工智能（AI）技术的兴起，为新一代微纳器件的研究提供了新的思路。然而目前人工智能主要基于商用CPU开发人工智能软件算法，其突出缺点是功耗极大，比如2016年的阿尔法狗（Alphago）采用了1202个CPU和176个GPU来模拟人脑的分析判断功能，功耗高达一万瓦。而人脑的功耗仅为10W。研究将人工智能算法硬件化以实现低功耗将是新一代微纳器件研究的重要方向。人工智能算法硬件化需要从底层探索新型仿生器件，为了实现器件的低功耗，需要让器件在极低电流下工作。
图一. 新型二维钙钛矿单晶及剥离出来的高质量二维钙钛矿单晶薄膜。
任天令教授团队和普林斯顿大学巴里·兰德（Barry P. Rand）团队联合研发出一种新型的二维钙钛矿单晶(PEA)
2
PbBr
4
。这种新型二维钙钛矿单晶的能带达到2.9 eV，在可见光下是透明的(图一)。 基于新型的二维钙钛矿单晶，采用了机械剥离的方式获得了高质量二维钙钛矿薄膜，并且通过二维干法转移的方式将石墨烯转移到二维钙钛矿薄膜上面，构成了金/二维钙钛矿/石墨烯三明治结构（图二）。该工作实现了两个方面的创新：合成了一种全新的二维钙钛矿材料，具有较大的带隙，能够有效实现阻变存储器在极低电流下工作；通过机械剥离法获得了高质量二维钙钛矿单晶薄膜，能够有效避免缺陷引起的漏电流。
图二. 基于二维钙钛矿的阻变存储器器件结构和观察到的导电细丝。
图三. 基于二维钙钛矿的阻变存储器能够工作在10pA极低电流下工作，其性能优于前人报道的性能。
在实验中，研究人员首先采用原子力显微镜结合透射电子显微镜和能谱仪观察到了二维钙钛矿中~20nm直径的纳米导电细丝，并且发现了Br
-
离子移动形成Br
-
空位的证据。在此基础上，研究人员测试了不同器件面积下和不同厚度的二维钙钛矿，获得了其初始形成导电细丝（Forming）所需的电场强度约为0.24 V/nm，并且实现了阻变存储器在10 pA电流下工作（图三）。相比于传统阻变存储器，研究人员研发的阻变存储器工作电流显著低于前人报道的电流值。在此基础上，研究人员发现基于该器件的仿生突触能耗仅为400 fJ/spike，并实现了短程记忆和长程记忆特性（图四），为未来应用于低功耗仿生神经计算打下了基础。
图四. 基于二维钙钛矿阻变存储器具有短程学习和长程学习特性。
近年来，任天令教授致力于研究突破传统器件的局限性，为新一代微纳电子器件技术奠定基础，尤其关注基于面向人工智能应用的二维材料基础研究与应用探索，在基于二维材料的新型微纳电子器件方面获得了多项重要创新成果，如智能石墨烯人工喉、低功耗石墨烯阻变存储器、石墨烯仿生突触器件、栅控石墨烯阻变存储器、石墨烯耳机、可频率编码的仿生突触等，相关成果发表在《自然·通讯》（
Nature Communications
）《先进材料》（
Advanced Materials
）《纳米快讯》（
Nano Letters
）《美国化学学会·纳米》（
ACS Nano
）《电子器件快报》（
IEEE EDL
）等知名学术期刊上。
清华大学微纳电子系助理教授田禾和美国普林斯顿大学博士生赵连锋是文章的共同第一作者，清华大学微纳电子系任天令教授和普林斯顿大学巴里·兰德（Barry Rand）教授是论文的通讯作者。该研究成果得到了国家自然基金重点项目和科技部项目的支持。
— END —
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