AM综述：基于2D材料的忆阻器作人工突触

忆阻器，即记忆和电阻的复合词，近年来，它已成为大脑启发式神经形态计算的最重要电子组件之一。该设备能够通过记忆先前的电输入历史来控制多种状态下的电阻，从而使其能够模仿人脑神经网络中的生物突触。在许多忆阻材料候选材料中，包括金属氧化物，有机材料和低维纳米材料，二维层状材料因其出色的物理性能和电可调性，低功率开关能力以及异质集成兼容性而被广泛研究。据报道，在基于2D材料的忆阻器上进行了大量的实验研究，显示了其独特的忆阻特性和新颖的突触功能，这与传统的基于块体材料的系统不同。

在此，文章概述了基于2D材料的忆阻器的结构，机理和忆阻特性的最新进展，总结了新的策略来调节和增强基于2D忆阻器的人工突触的突触功能。最后讨论了这些新兴材料对未来神经形态电子学的潜力和挑战。

图1 基于2D材料的忆阻器设备的摘要，包括各种类型的材料，以及三种不同类型的忆阻器：横向，垂直和异质结结构组成的器件

表1 基于2D材料的结构不同的忆阻器器件的器件特性比较

图2 二维材料的独特属性带来的神经形态计算的前景和潜在应用

总结：通过利用2D材料来实现具有低功率功能的人造突触设备，这在未来的神经形态电子学中必不可少。在原子层上较薄的通道紧密的静电耦合会导致工作电压和泄漏电流的降低，这固有地有益于在基于2D材料的设备中实现低功耗。此外，由于层状材料的均匀和平坦的表面以及基于2D材料的异质结构中的无悬臂的vdW界面，因此可以实现低电源电压和快速开关速度。更重要的是，即使在单位设备级别上降低的功耗，也大大提高了高度集成的神经形态电路中操作的能量效率。由于迄今已讨论的出色的忆阻特性和独特功能，基于2D材料的忆阻器有望在未来的神经形态电子学领域大放异彩， 例如，人工神经网络中超低功率2D忆阻器阵列的高密度集成可以为大规模并行数据处理（例如模式和图像识别）提供潜在的好处。除了计算之外，通过利用其异构集成功能，二维忆阻器还可以为非常规应用提供前所未有的机会，例如神经形态传感系统，生物电子医学，神经修复和柔性机器人。

关键词：二维材料，忆阻器，过渡金属硫化物，神经形态电子器件，人工突触

DOI: 10.1002/adma.202002092